大数据下属性约简算法研究进展

发布时间：2017-11-17 15:06

  本文关键词：大数据下属性约简算法研究进展

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【摘要】：属性约简是粗糙集理论重要研究内容之一。分析了影响传统属性约简算法效率的关键因素,设计了大数据下属性约简算法的数据和任务并行性,提出了一种并行属性约简算法框架,最后指出大数据时代属性约简算法有待进一步研究的问题和发展趋势。
【作者单位】： 江苏理工学院计算机工程学院;江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学;
【基金】：江苏省自然科学基金(No.BK20141152) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(No.15YJCZH129) 江苏省青蓝工程项目 江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金(No.KXK1402)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 引言粗糙集理论(Rough Set Theory)[1-2]是由波兰科学家Pawlak教授在1982年提出的一种数据分析理论,研究不精确、不确定性知识的数学工具。目前,它正被广泛地应用于机器学习、数据挖掘及模式识别等多个领域[3-4]。在粗糙集理论中,属性约简是重要研究内容和热点之一,也是知识获

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