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题名基于矩阵信息熵的形式背景动态属性约简方法
被引量：1
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作者
刘文霞
李进金
王鸿伟
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机构
泉州师范学院数学与计算机学院
闽南师范大学数学与统计学院
福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室
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出处
《南京大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期117-128,共12页
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基金
国家自然科学基金(12271191,11871259)
福建省自然科学基金(2023J01122,2023J01125,2023J05175,2022J011108)
福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT190506)
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文摘
属性约简是形式概念分析的主要研究问题之一.在真实的应用场景下,数据集往往会随时间的推移而发生变化,其属性可能动态地增加或减少.现有方法一般需要从头开始计算,不能充分利用已有的约简结果,缺乏快速更新的运算方法导致计算效率低下,因此,借助矩阵信息熵探讨形式背景属性集更新时的粒约简更新机制.首先,定义对象粒对角矩阵,在此基础上引入对象粒对角矩阵信息熵、对象粒对角矩阵条件熵、DMCE(Diagonal Matrix Conditional Entropy)属性内外重要性度量,讨论了基于矩阵信息熵的属性约简方法.其次,进一步探讨动态形式背景下属性集增加和属性集删除时的对象粒对角矩阵的动态更新机制,并开发其对应的基于矩阵信息熵动态属性约简算法.最后,在UCI的六个数据集上进行实验验证,结果表明在面对较大规模的数据集时,提出的属性约简算法比其他算法在运行时间上更具优越性.
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关键词
形式概念分析
粒约简
动态属性约简
信息熵
对角矩阵条件熵
对象粒对角矩阵
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Keywords
formal concept analysis
granular reduct
dynamic attribute reduction
information entropy
diagonal matrix conditional entropy
object granular diagonal matrix
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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