提出一种基于广义后缀树的概念生成算法(generalized suffix tree based concept generation algorithm,GSTCG),将背景中所有对象的属性序列及其后缀建立为一棵广义后缀树,并根据广义后缀树产生候选概念;其次,合并具有相同对象集合的候...提出一种基于广义后缀树的概念生成算法(generalized suffix tree based concept generation algorithm,GSTCG),将背景中所有对象的属性序列及其后缀建立为一棵广义后缀树,并根据广义后缀树产生候选概念;其次,合并具有相同对象集合的候选概念,再根据规则对候选概念进行扩展;最后,删除冗余的候选概念后得到全部形式概念。在两类不同参数人工数据集上的实验结果表明,GSTCG算法与NextClosure算法在所有背景上得到的概念数量一致,且前者具有更优的时间性能。展开更多
针对传统AVL(Adelson-Velskii and Landis)树重平衡算法代码量大、流程复杂、调整率过高的问题,提出一种统一重平衡算法,并提出广义AVL树的概念。统一重平衡算法能对AVL树的失衡节点进行自动分类、调整,取消了传统重平衡方法中的四种旋...针对传统AVL(Adelson-Velskii and Landis)树重平衡算法代码量大、流程复杂、调整率过高的问题,提出一种统一重平衡算法,并提出广义AVL树的概念。统一重平衡算法能对AVL树的失衡节点进行自动分类、调整,取消了传统重平衡方法中的四种旋转操作。广义AVL树放松了AVL树的平衡约束,允许左右子树树高相差不超过N(N≥1),当更新操作(插入/删除)执行后,广义AVL树只在平衡约束条件不满足时采用统一重平衡算法进行调整。理论分析与实验结果表明,广义AVL树的调整率随着N的增大而显著降低:N为5时,调整率低于4%;N为13时调整率低于千分之一。广义AVL树的调整率远低于红黑树等经典数据结构,适合并发应用。展开更多
文摘提出一种基于广义后缀树的概念生成算法(generalized suffix tree based concept generation algorithm,GSTCG),将背景中所有对象的属性序列及其后缀建立为一棵广义后缀树,并根据广义后缀树产生候选概念;其次,合并具有相同对象集合的候选概念,再根据规则对候选概念进行扩展;最后,删除冗余的候选概念后得到全部形式概念。在两类不同参数人工数据集上的实验结果表明,GSTCG算法与NextClosure算法在所有背景上得到的概念数量一致,且前者具有更优的时间性能。
文摘针对传统AVL(Adelson-Velskii and Landis)树重平衡算法代码量大、流程复杂、调整率过高的问题,提出一种统一重平衡算法,并提出广义AVL树的概念。统一重平衡算法能对AVL树的失衡节点进行自动分类、调整,取消了传统重平衡方法中的四种旋转操作。广义AVL树放松了AVL树的平衡约束,允许左右子树树高相差不超过N(N≥1),当更新操作(插入/删除)执行后,广义AVL树只在平衡约束条件不满足时采用统一重平衡算法进行调整。理论分析与实验结果表明,广义AVL树的调整率随着N的增大而显著降低:N为5时,调整率低于4%;N为13时调整率低于千分之一。广义AVL树的调整率远低于红黑树等经典数据结构,适合并发应用。
