5月28日下午，西南石油大学计算机与软件学院“梦溪湖论坛”系列讲座春季第九讲在明理楼B306举行。本次讲座以“形式概念分析下不同类型概念集的构建方法及其应用研究”为主题，由刘忠慧教授主讲。讲座围绕研究动机、概念介绍、概念集合的构建、概念集合的推荐应用、概念集合的分类应用这五部分展开。

刘教授主要从事计算机大类人才培养相关课程教学教研工作，研究方向包括机器学习、人工智能、形式概念分析。主持省级教改项目2项，参与省部级项目及其他教改项目20余项；发表论文20余篇，其中SCI论文3篇，EI论文5篇，CSCD论文7篇，教改论文5篇。

刘教授首先介绍了形式概念分析（FCA）和概念格的基本概念，以此引出研究动机。她指出，FCA是一种从海量、繁杂的数据中挖掘有价值知识的工具，其核心要素是形式概念和概念格。通过形式背景和概念格的构建，可以有效地分析和发现数据中的潜在规律和模式。在讲座中，刘教授还详细讲解了二元概念、三元概念、模糊概念等不同类型的概念集的构建方法。她通过丰富的实例和图表，展示了如何利用形式概念分析进行数据挖掘和知识发现。

此外，刘教授还介绍了启发式方法、模拟退火方法等概念集构建的算法，并结合具体的实验数据集，展示了不同算法在推荐效果上的表现。通过对比分析，刘教授指出，不同的概念对推荐贡献程度不同，群组的规模和对象间的相似度决定了推荐的准确度。

刘教授展示了多个数据集上的实验结果，包括MovieLens-100k、MovieLens-1m、Filmtrust、Jester-s等。实验结果显示，基于模糊概念集的推荐方法在大多数数据集上都优于其他算法。此外，她还展示了不同算法在精确度、召回率和F1值等指标上的表现，进一步验证了模糊概念集推荐方法的有效性。

在互动环节，师生围绕子背景、阈值的确定、不同用户如何去界定相似度等内容展开讨论。本次讲座不仅让师生们对形式概念分析有了更深入的了解，也为他们的科研工作提供了新的思路和方法。

文/曾子斐 图/王玉美