吉林大学学报(信息科学版) ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (3): 452-463.
吴清寿1a,1b,2 , 郭 磊1a,1b , 余文森1a,1b
WU Qingshou1a,1b,2 , GUO Lei1a,1b , YU Wensen1a,1b
摘要: 为高效率地生成概念, 提出一种基于增量更新内涵的概念生成算法 IUICG( Incremental Updating Intension based Concepts Generation)。 首先将背景中的属性逐个设定为任务属性, 以任务属性将概念搜索空间划分为先行概念集合和新增概念集合, 提高了搜索效率。 其次提出了概念操作规则, 其中外延过滤规则避免了无效外延对概念空间的搜索, 内涵更新规则和新增概念规则提升了概念生成速度。 实验结果表明, 在不同类型的数据集上, IUICG算法的时间性能都优于对比算法。 在对象数量远大于属性数量的数据集上, IUICG 算法具有接近线性的时间复杂度。
中图分类号: