Email this article 
Interestingness Indices as an Instrument for Selecting Formal Concepts for Building Neural Network Based on Concept Lattice
- Authors: Zueva M.M1, Kuznetsov S.O1
-
Affiliations:
- Issue: No 3 (2024)
- Pages: 51-59
- Section: Topical issue
- URL: https://ogarev-online.ru/0005-2310/article/view/256153
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231024030044
- EDN: https://elibrary.ru/TWSZEY
- ID: 256153
Cite item
Full Text
Abstract
Трудность интерпретации результатов работы нейронных сетей явля- ется насущной проблемой, решению которой уделяется много внимания. Нейронные сети, основанные на решетках понятий, представляют собой перспективное направление в данной области. Отбор понятий для по- строения нейронной сети ключевым образом влияет на качество ее рабо- ты. Средством отбора понятий могут являться индексы интересности, ко- гда для построения нейронной сети используются понятия с наибольшими показателями определенного индекса. В статье исследуется влияние вы- бора индекса интересности как средства отбора формальных понятий на качество работы нейронной сети.
References
- Tsopze N., Nguifo E.M., Tindo G. CLANN: Concept lattice-based artificial neural network for supervised classification // The Fifth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. 2007. P. 24–26.
- Kuznetsov S.O., Makhazhanov N., Ushakov M. On neural network architecture based on concept lattices // ISMIS 2017. P. 653–663.
- Kuznetsov S.O., Makhalova T.P. Concept interestingness measures: a comparative study // Proceedings of the Twelfth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. 2015. P. 59–72.
- Kuznetsov S.O., Makhalova T.P. On interestingness measures of formal concepts // Inf. Sci. 442. 2018. P. 202–219.
- Ganter B., Wille R. Contextual attribute logic / International Conference on Conceptual Structures. 1999. P. 377–388.
- Rosch E. Basic objects in natural categories // Cognitive Psychology 8. 1976. P. 382–439.
- Belohlavek R., Trnecka M. Basic level of concepts in formal concept analysis // ICFCA 2012. P. 28–44.
- Buzmakov Al., Kuznetsov S.O., Amedeo Napoli. Scalable Estimates of Concept Stability // ICFCA 2014. P. 157–172.
- Zaki M.J., Meira W., Jr. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms // Cambridge University Press. 2014. P. 339.
- Makhalova T. Interesting Measures of Closed Patterns for Data Mining and Knowledge Discovery // HSE University, Moscow, Russia. 2020. P. 25.
Supplementary files
