模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (8): 723-732    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202108005
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基于模拟退火法的概念集构造算法
刘忠慧1, 陈建宇1, 宋国杰2,3, 闵帆1,3
1.西南石油大学 计算机科学学院 成都 610500
2.西南石油大学 理学院 成都 610500
3.西南石油大学 人工智能研究院 成都 610500
Construction Algorithm of Concept Set Based on Simulated Annealing Algorithm
LIU Zhonghui1, CHEN Jianyu1, SONG Guojie2,3, MIN Fan1,3
1. School of Computer Science, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500
2. School of Sciences, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500
3. Institute for Artificial Intelligence, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500

全文: PDF (791 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在形式概念分析中,构造概念格需要较高的时空复杂度,但仅部分格或概念集用于推荐应用.针对上述问题,文中提出基于模拟退火法的概念集构建算法.首先,提出候选概念生成技术,目标函数考虑概念外延相似度,解的更新采用Metropolis准则.再提出概念筛选技术,以外延相似度为评价指标,选择每位用户的强概念构成集合.最后,提出推荐技术,利用外延中邻居用户的偏好,向目标用户提供个性化推荐.在5个公开数据集上的实验表明,文中算法的推荐效果和效率较优.
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刘忠慧
陈建宇
宋国杰
闵帆
关键词 形式概念分析模拟退火算法概念集外延相似度个性化推荐    
Abstract:In formal concept analysis, the construction of concept lattice produces high time and space complexity, but only partial lattices or concept sets are applied in recommendation. To solve this problem, a construction algorithm of concept set based on simulated annealing algorithm is proposed. The candidate concepts generation technique is presented based on the simulated annealing algorithm. The objective function takes the extension similarity of a concept into account. The Metropolis criterion is employed to update the solution. The concept filtering technique is designed based on all candidate concepts. Strong concepts of each user are selected with the extension similarity as the evaluation indicator, and the filtered strong concepts constitute a concept set. The recommendation technique is proposed based on the strong concept set. It provides personalized recommendations to the target user using the preferences of neighbor users in the same extension. Experimental results on 5 public datasets demonstrate that the recommendation performance and the efficiency of proposed algorithm are superior.
Key wordsFormal Concept Analysis    Simulated Annealing Algorithm    Concept Set    Extension Similarity    Personalized Recommendation   
收稿日期: 2021-05-07     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金面上项目(No.41674141)资助
通讯作者: 闵 帆,博士,教授,主要研究方向为粒计算、推荐系统、主动学习.E-mail:minfanphd@163.com.   
作者简介: 刘忠慧,硕士,副教授,主要研究方向为机器学习、形式概念分析、粗糙集.E-mail:lz_hui@126.com.陈建宇,硕士研究生,主要研究方向为形式概念分析、推荐系统.E-mail:chenjy_1996@163.com.宋国杰,博士,教授,主要研究方向为深度学习、高性能计算.E-mail:cylsgj@126.com.
引用本文:   
刘忠慧, 陈建宇, 宋国杰, 闵帆. 基于模拟退火法的概念集构造算法[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(8): 723-732. LIU Zhonghui, CHEN Jianyu, SONG Guojie, MIN Fan. Construction Algorithm of Concept Set Based on Simulated Annealing Algorithm. , 2021, 34(8): 723-732.
链接本文:  
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