5月28日下午，西南石油大學計算機與軟件學院“夢溪湖論壇”系列講座春季第九講在明理樓B306舉行。本次講座以“形式概念分析下不同類型概念集的構建方法及其應用研究”為主題，由劉忠慧教授主講。講座圍繞研究動機、概念介紹、概念集合的構建、概念集合的推薦應用、概念集合的分類應用這五部分展開。
劉教授主要從事計算機大類人才培養相關課程教學教研工作，研究方向包括機器學習、人工智能、形式概念分析。主持省級教改項目2項，參與省部級項目及其他教改項目20余項；發表論文20余篇，其中SCI論文3篇，EI論文5篇，CSCD論文7篇，教改論文5篇。
劉教授首先介紹了形式概念分析（FCA）和概念格的基本概念，以此引出研究動機。她指出，FCA是一種從海量、繁雜的數據中挖掘有價值知識的工具，其核心要素是形式概念和概念格。通過形式背景和概念格的構建，可以有效地分析和發現數據中的潛在規律和模式。在講座中，劉教授還詳細講解了二元概念、三元概念、模糊概念等不同類型的概念集的構建方法。她通過豐富的實例和圖表，展示了如何利用形式概念分析進行數據挖掘和知識發現。
此外，劉教授還介紹了啟發式方法、模擬退火方法等概念集構建的算法，并結合具體的實驗數據集，展示了不同算法在推薦效果上的表現。通過對比分析，劉教授指出，不同的概念對推薦貢獻程度不同，群組的規模和對象間的相似度決定了推薦的準確度。
劉教授展示了多個數據集上的實驗結果，包括MovieLens-100k、MovieLens-1m、Filmtrust、Jester-s等。實驗結果顯示，基于模糊概念集的推薦方法在大多數數據集上都優于其他算法。此外，她還展示了不同算法在精確度、召回率和F1值等指標上的表現，進一步驗證了模糊概念集推薦方法的有效性。
在互動環節，師生圍繞子背景、閾值的確定、不同用戶如何去界定相似度等內容展開討論。本次講座不僅讓師生們對形式概念分析有了更深入的了解，也為他們的科研工作提供了新的思路和方法。
文/曾子斐 圖/王玉美
