基于粒关联规则的冷启动推荐方法 被引量：9

1

作者 巫文佳 何旭 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期71-75,共5页

推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域。冷启动问题是推荐系统的一个难点。基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规... 推荐系统已被广泛应用于电子商务等多个领域。冷启动问题是推荐系统的一个难点。基于粒关联规则的冷启动推荐方法,运用粒来描述用户和产品,通过满足粒关联规则的4个指标,挖掘出用户和产品之间的关联规则,匹配合适的规则,最后根据这些规则向用户做出相应的推荐。在公开有效的数据集MovieLens上进行了实验,结果表明,用粒关联规则所挖掘出的规则可以有效地用于训练集和测试集上的推荐,并且具有较好的准确性。 展开更多

关键词 粒计算 关联规则 推荐系统 冷启动问题 数据挖掘

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一种覆盖粗糙集的拟阵结构 被引量：3

2

作者 苏礼润 林姿琼 祝峰 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期561-566,共6页

拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种覆盖的... 拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广.广义粗糙集与拟阵的结合已被广泛研究.通过结合拟阵中的基公理和覆盖中的友元,一方面,用友元构造出一个集族并且证明其满足拟阵的独立集公理,从而建立了一种覆盖的拟阵结构,并且介绍了一种拟阵即友元拟阵;另一方面,在此结构下,讨论了拟阵的相关集、极小圈、秩函数和闭包等表达形式,进一步还讨论了由不同覆盖能导出相同覆盖的条件,以及由覆盖导出拟阵的闭包和覆盖上近似的关系. 展开更多

关键词 覆盖 拟 阵 友元 上近似 闭包

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名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较 被引量：2

3

作者 林姿琼 李静宽 赵红 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第9期1137-1145,共9页

代价敏感学习是数据挖掘研究领域最具有挑战性的问题之一。属性约简是数据挖掘中重要的经典问题。代价敏感属性约简问题是对经典属性约简问题的自然扩展,已经逐渐成为研究的热点。对当前具有代表性的5种处理名词性数据的代价敏感属性约... 代价敏感学习是数据挖掘研究领域最具有挑战性的问题之一。属性约简是数据挖掘中重要的经典问题。代价敏感属性约简问题是对经典属性约简问题的自然扩展,已经逐渐成为研究的热点。对当前具有代表性的5种处理名词性数据的代价敏感属性约简算法进行了分析和比较,总结了每种算法的各方面特性及不足之处,从而便于研究者对已有算法进行改进,并且进一步提出具有更好性能的新的约简算法,方便用户对算法的选择和使用。 展开更多

关键词 数据挖掘 代价敏感 属性约简 最优因子

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代价敏感最优误差边界选择 被引量：2

4

作者 林姿琼 赵红 《计算机科学与探索》 CSCD 2013年第12期1146-1152,共7页

为处理有测量误差的数据,并且考虑到误分类代价不仅与样本相关,而且与测试代价紧密相关,提出了一种代价敏感最优误差边界选择方法。根据不同的误差边界自适应生成测试代价及误分类代价,以最小化总代价为目标,设计了基于不同误差边界的... 为处理有测量误差的数据,并且考虑到误分类代价不仅与样本相关,而且与测试代价紧密相关,提出了一种代价敏感最优误差边界选择方法。根据不同的误差边界自适应生成测试代价及误分类代价,以最小化总代价为目标,设计了基于不同误差边界的属性选择方法,进而进行最优误差边界选择。在四个UCI标准数据集上的实验分析显示,该设计方案可有效地选出最优误差边界,以保证所选属性集合具有最小的平均总代价。 展开更多

关键词 粗糙集 测量误差 代价敏感 属性选择

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分治策略下的代价敏感属性选择回溯算法 被引量：1

5

作者 黄伟婷 赵红 祝峰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第10期1451-1458,共8页

代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据... 代价敏感属性选择是数据挖掘的一个重要研究领域,其目的在于通过权衡测试代价和误分类代价,获得总代价最小的属性子集。针对经典回溯算法运行时间较长的缺点,结合分治思想,提出了一种改进的回溯算法。改进算法引入了两个相关参数,根据数据集规模自适应调整参数,并按参数大小拆分数据集,降低问题规模,以提高经典回溯算法的执行效率。针对较大规模数据集的实验结果表明,与经典的回溯算法相比,改进算法在保证效果的同时至少提高20%的运算效率;与启发式算法相比,改进算法在保证效率的同时取得了具有更小总代价的属性集合,可应用于实际问题。 展开更多

关键词 粗糙集 粒计算 代价敏感 属性选择 自适应分治

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基于误差数据的最小代价属性选择分治算法 被引量：1

6

作者 黄伟婷 赵红 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期890-898,共9页

最小代价属性选择是数据挖掘的重要问题之一,问题的优化目标是得到总代价最小的属性子集.在实际数据的获取过程中,测量误差是不可避免的.基于测量误差,目前已有一些相关的最小代价属性选择方法.但这些方法存在效率上的问题,特别是对大... 最小代价属性选择是数据挖掘的重要问题之一,问题的优化目标是得到总代价最小的属性子集.在实际数据的获取过程中,测量误差是不可避免的.基于测量误差,目前已有一些相关的最小代价属性选择方法.但这些方法存在效率上的问题,特别是对大规模数据集.为解决这一关键问题,提出一种基于误差数据的最小代价属性选择分治算法.该算法将数据集按列拆分为若干个互不相交的子数据集,实现对各子数据集的求解,分而治之.对于不同规模的数据集,其子数据集的大小及总个数并非固定不变,而是根据各数据集的规模自适应设定的.该算法通过拆分数据集来降低问题规模,有效地提高了计算效率.对6个不同规模UCI数据集的实验分析表明该算法的有效性,与经典回溯算法相比,该算法的效果相当但效率至少提高了30%,更能适应实际问题的需要. 展开更多

关键词 粗糙集 代价敏感 属性选择 测量误差 自适应分治

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双论域粗糙集的矩阵表示 被引量：5

7

作者 刘慧 祝峰 林姿琼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第24期154-158,共5页

在双论域粗糙集中,不论是理论上还是应用上,矩阵方法都是一种简单且高效的计算方法。利用矩阵的方法来研究双论域粗糙集。提出了双论域上的关系矩阵,通过关系矩阵以及关系矩阵的转置,构造了两个布尔方阵。利用这两个布尔方阵的特征研究... 在双论域粗糙集中,不论是理论上还是应用上,矩阵方法都是一种简单且高效的计算方法。利用矩阵的方法来研究双论域粗糙集。提出了双论域上的关系矩阵,通过关系矩阵以及关系矩阵的转置,构造了两个布尔方阵。利用这两个布尔方阵的特征研究了双论域覆盖粗糙集的一些性质。定义了一种布尔矩阵之间新的运算,并且利用这个运算,简洁地表示了双论域覆盖粗糙集的上近似算子和关系粗糙集的下近似算子。 展开更多

关键词 粗糙集 双论域 近似算子 矩阵

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基于稀疏聚类的无监督特征选择 被引量：2

8

作者 董利梅 赵红 杨文元 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期107-115,共9页

特征选择是从特征集合中选择相关特征子集,方便数据聚类、分类和检索等.现有的无监督特征选择算法是将高维数据映射到低维空间并计算每个特征的得分,选择排名靠前的特征.提出一种基于稀疏聚类的无监督特征选择算法:首先利用流形学习的... 特征选择是从特征集合中选择相关特征子集,方便数据聚类、分类和检索等.现有的无监督特征选择算法是将高维数据映射到低维空间并计算每个特征的得分,选择排名靠前的特征.提出一种基于稀疏聚类的无监督特征选择算法:首先利用流形学习的特征映射思想将高维空间的数据映射到低维空间中,用样本构造近邻图,通过图的嵌入找到低维空间,降维后的空间能保持原始数据集的流形结构.其次,得到的样本嵌入矩阵表示特征的重要性,是区分特征对每一个聚类簇的贡献大小的指标,利用低维空间对高维空间的拟合,构造一个目标函数.最后,目标函数本质是回归问题,求解回归优化问题常用最小角回归算法,使用L_1范数进行稀疏回归计算每个特征的得分,选出得分靠前的特征.在六个现实数据集上的实验结果表明:该算法在聚类精度和互信息上取得了较好的实验结果,能有效地选出重要特征,在降维方面具有良好性能,优于其他对比算法. 展开更多

关键词 无监督特征选择 流形学习 特征映射 稀疏回归

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任意关系下粗糙集的拟阵结构 被引量：1

9

作者 刘慧 祝峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1813-1816,共4页

广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关... 广义粗糙集是经典粗糙集的延伸,而拟阵论是线性代数和图论的推广.将拟阵与广义粗糙集结合,有利于充分利用拟阵的理论体系来发展粗糙集.本文建立了三种任意关系下粗糙集的拟阵结构,并利用拟阵的特征来研究粗糙集.首先,构造了基于任意关系下左邻域为空和右邻域为空的两个集族,并证明其满足拟阵的独立集公理,从而形成了两种拟阵结构.其次,研究了这两个拟阵的关系,继而利用这两个拟阵的特征来研究粗糙集中上下近似的关系.最后,研究了孤立集对于可定义集族的影响.构造了一个去掉孤立集后满足拟阵闭集公理的集族,进而形成一个拟阵.同时讨论了这个拟阵的特性,如独立集、极小圈、秩函数等. 展开更多

关键词 粗糙集 拟阵 任意关系 孤立集 粒计算

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基于样本邻域保持的代价敏感特征选择 被引量：1

10

作者 余胜龙 赵红 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期317-322,共6页

特征选择是机器学习和数据挖据中一个重要的预处理步骤,而类别不均衡数据的特征选择是机器学习和模式识别中的一个热点研究问题。多数传统的特征选择分类算法追求高精度,并假设数据没有误分类代价或者有同样的代价。在现实应用中,不同... 特征选择是机器学习和数据挖据中一个重要的预处理步骤,而类别不均衡数据的特征选择是机器学习和模式识别中的一个热点研究问题。多数传统的特征选择分类算法追求高精度,并假设数据没有误分类代价或者有同样的代价。在现实应用中,不同的误分类往往会产生不同的误分类代价。为了得到最小误分类代价下的特征子集,本文提出一种基于样本邻域保持的代价敏感特征选择算法。该算法的核心思想是把样本邻域引入现有的代价敏感特征选择框架。在8个真实数据集上的实验结果表明了该算法的优越性。 展开更多

关键词 特征选择 邻域保持 有监督学习 代价敏感

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关系近似数及其诱导的拟阵结构

11

作者 祝燕青 祝峰 林姿琼 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1794-1797,共4页

二元关系在数学中是一种非常重要的结构,并且这种结构已经被作为一些领域的基础.拟阵论是线性代数理论和图论的推广,其具有完善的理论体系且被广泛应用到许多领域.类比上近似数,通过二元关系提出了关系近似数的概念.证明了关系近似数满... 二元关系在数学中是一种非常重要的结构,并且这种结构已经被作为一些领域的基础.拟阵论是线性代数理论和图论的推广,其具有完善的理论体系且被广泛应用到许多领域.类比上近似数,通过二元关系提出了关系近似数的概念.证明了关系近似数满足次模性,同时通过计算前继邻域的基数的方法给出了关系近似数的计算方法.此外,通过引入多重集族的概念,给出了一个集合的上近似数和关系近似数相等的充分必要条件.最后,利用上近似数和关系近似数相等的方式构造出了一种拟阵结构,并讨论了这一拟阵结构的一些基本性. 展开更多

关键词 上近似数 关系近似数 多重集 拟阵

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动态误分类代价下代价敏感属性选择分治算法

12

作者 黄伟婷 赵红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期166-171,211,共7页

代价敏感属性选择问题的目的是通过权衡测试代价和误分类代价,得到一个具有最小总代价的属性子集。目前,多数代价敏感属性选择方法只考虑误分类代价固定不变的情况,不能较好地解决类分布不均衡等问题。而在大规模数据集上,算法效率不理... 代价敏感属性选择问题的目的是通过权衡测试代价和误分类代价,得到一个具有最小总代价的属性子集。目前,多数代价敏感属性选择方法只考虑误分类代价固定不变的情况,不能较好地解决类分布不均衡等问题。而在大规模数据集上,算法效率不理想也是代价敏感属性选择的主要问题之一。针对这些问题,以总代价最小为目标,设计了一种新的动态误分类代价机制。结合分治思想,根据数据集规模按列自适应拆分各数据集。基于动态误分类代价重新定义最小代价属性选择问题,提出了动态误分类代价下的代价敏感属性选择分治算法。通过实验表明,该算法能在提高效率的同时获得最优误分类代价,从而保证所得属性子集的总代价最小。 展开更多

关键词 粗糙集 代价敏感 属性选择 动态误分类代价 自适应分治

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