试论一种基于粗糙集的海量数据挖掘算法  

作　　者：蔡丛豫 

机构地区：[1]中国计量大学信息工程学院

出　　处：《电子世界》2018年第20期100-100,共1页Electronics World

摘　　要：引言:就传统的数据挖掘技术来说,其在数据量级方面存在着一定的局限性,影响最终的效果,所以将粗糙集理论应用其中。对此,本文以算法的优化为切入点,对一种基于粗糙集的海量数据挖掘算法进行分析。结合本文的分析,其目的就是优化海量数据挖掘算法,并以全新的并行算法等为基础,提高海量数据挖掘的效率,以期为相关人员提供参考。1.基于粗糙集对Rough Set知识约简算法的改进1.1离散化算法在Rough Set知识获取方法中,数据离散化是其关键的构成内容之一,本文就采用属性重要性的方式,将CDL引入到原算法之中,保证这种算法能够实现对海量数据的挖掘。

关 键 词：数据挖掘算法 粗糙集理论 数据挖掘技术 知识约简算法 离散化算法 数据离散化 属性重要性 并行算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]