HCBC: A Hierarchical Case-Based Classifier Integrated with Conceptual Clustering
HCBC: A Hierarchical Case-Based Classifier Integrated with Conceptual Clustering
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HCBC：与概念聚类相结合的基于案例的分层分类器
DOI：
10.1109/tkde.2018.2824317
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发表时间：
2019-01
影响因子：
8.9
通讯作者：
Cao Longbing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Qi;Shi Chongyang;Niu Zhendong;Cao Longbing
结构化案例表示通过探索案例库中的结构和案例结构的相关性来改进基于案例的推理（CBR）。最近的CBR分类器大多建立在属性值案例表示之上，而不是结构化案例表示上，其中在改进相似性度量时相应地忽略了其表示结构中体现的结构关系。这会导致检索效率低下并限制 CBR 分类器的性能。本文提出了一种基于案例的分层分类器 HCBC，它引入了概念格来分层组织案例。通过利用概念格中的结构案例关系，提出了一种新颖的动态加权模型来增强概念相似性度量。基于这种相似性度量，HCBC 通过使用自下而上的基于剪枝的递归检索 (PRR) 算法来检索与新案例最相似的前 K 个概念。以这种方式提取的概念用于通过加权多数投票来建议案例的类别标签。实验结果表明，HCBC 在分类数据的分类性能和鲁棒性方面优于其他分类器，并且在数值数据集上也能表现良好。此外，PRR有效减少了搜索空间，大大提高了HCBC的检索效率。
The structured case representation improves case-based reasoning (CBR) by exploring structures in the case base and the relevance of case structures. Recent CBR classifiers have mostly been built upon the attribute-value case representation rather than structured case representation, in which the structural relations embodied in their representation structure are accordingly overlooked in improving the similarity measure. This results in retrieval inefficiency and limitations on the performance of CBR classifiers. This paper proposes a hierarchical case-based classifier, HCBC, which introduces a concept lattice to hierarchically organize cases. By exploiting structural case relations in the concept lattice, a novel dynamic weighting model is proposed to enhance the concept similarity measure. Based on this similarity measure, HCBC retrieves the top-K concepts that are most similar to a new case by using a bottom-up pruning-based recursive retrieval (PRR) algorithm. The concepts extracted in this way are applied to suggest a class label for the case by a weighted majority voting. Experimental results show that HCBC outperforms other classifiers in terms of classification performance and robustness on categorical data, and also works confidently well on numeric datasets. In addition, PRR effectively reduces the search space and greatly improves the retrieval efficiency of HCBC.
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基于概念库的形式概念分析信息粒度研究
影响因子：
8.8
作者：
Xiangping Kang;Duoqian Miao
通讯作者：
Duoqian Miao
DOI：
10.1007/978-3-642-14274-1_9
发表时间：
2010-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Valmi Dufour-Lussier;Jean Lieber;E. Nauer;Y. Toussaint
通讯作者：
Valmi Dufour-Lussier;Jean Lieber;E. Nauer;Y. Toussaint
影响因子：
8.9
作者：
Cao, Longbing;Ou, Yuming;Yu, Philip S.
通讯作者：
Yu, Philip S.
DOI：
10.1080/00031305.1992.10475879
发表时间：
1992-08
期刊：
The American Statistician
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--
作者：
N. Altman
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N. Altman
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作者：
Achyanta Sarmah;S. Hazarika;S. Sinha
通讯作者：
Achyanta Sarmah;S. Hazarika;S. Sinha