一种满足弱概念的混合型Agent结构

针对缺少Agent弱概念特性间相互关系研究的问题,基于人们设计Agent系统的目的之一是把它们作为人类个体或社会行为的智能代理,文章直观讨论了弱概念特性和特性间的关系,认为满足弱概念是指具备自治性和社会性的Agent。定义了一种满足弱概念的混合型Agen(tAS_Agent)模型,论述了AS_Agent的逻辑结构和基本工作过程。文章还比较了弱概念特性和对象特性,认为满足弱概念的Agent比对象具有更好的可复用性的潜能。

基于弱概念相似度的组推荐方法

网络数据下的概念认知与知识发现是网络背景下机器学习和人工智能的重要研究方向,已被引入到推荐系统研究中。现有的基于概念格的推荐方法忽视了节点之间的网络结构关系,同时构造概念格的效率低且构建概念集合的约束条件较严,在大规模的社交网络中难以实现。为解决这些问题,本文在网络形式背景的框架下,综合复杂网络的拓扑结构和弱概念相似度,提出了基于弱概念相似度的组推荐算法。首先,定义属性度、属性密度来描述属性的重要性,通过改进的节点影响力来确定专家节点;其次,利用专家节点划分社区,在划分的社区中通过属性弱概念下限相似度进行组推荐研究,进而获取推荐规则并对相应社区进行组推荐;最后,利用MovieLens数据集和Filmtrust数据集分析了各参数对本文所提算法的影响,并确定了参数的合理取值。将本文所提算法与其他推荐算法进行比较测试,实验验证了本文算法的有效性。

“应该蕴涵能够”之康德原则辨析——关于“不要说谎”的案例分析

康德的"应该蕴涵能够"原则具有"强概念"和"弱概念"的双重性,只是他本人并未明确地认识到这一点,并且他事实上倾向于弱概念。康德的这种倾向性使其道德理论缺乏现实规范性。纠正康德理论的这一缺憾的措施之一,就是把关于"应该蕴涵能够"的弱概念和强概念自觉地结合起来,在二者的平衡中确认恰当的道德法则。

基于变精度可能算子的网络概念认知

网络上的概念认知是网络数据分析领域的一个重要方向。从形式概念分析中的必然算子、可能算子出发,提出变精度可能算子,表明经典可能算子是变精度可能算子的特殊情形;进一步,对可能算子的性质进行研究,并解释它们在传染病网络研究中的意义;接着,根据变精度可能算子提出两种网络广义概念及其上下近似与边界,通过实例说明基于变精度可能算子的上下近似和边界在网络概念认知中具有更丰富的语义;然后,结合复杂网络分析中的网络特征值方法,定义网络弱概念,并提出基于变精度可能算子的网络弱概念获取方法;最后,利用文中算法在UCI数据集上进行测试,结果证实了变精度可能算子在网络概念认知中的优势。

FCA中的互补概念及其性质与生成

在形式概念分析中,概念格上的偏序关系刻画了概念间的泛化和特化关系,而概念格中不可比概念之间也存在着值得研究的特定语义信息。受此启发,提出互补概念这一定义并给出其形式化描述。首先,通过给定两个对象子集关于某个特定属性子集互补程度的描述,根据不同实际需求分别定义强、弱互补关系。在此基础上,研究互补概念及相关性质,并在不同语义背景下探究最优强互补概念和最优弱互补概念,给出相应生成算法。最后,通过实例说明所研究内容的合理性与可适用性。