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大数据下属性约简算法研究进展
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  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：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
  • 相关基金：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)
作者： 钱进
关键词： 粗糙集理论, 属性约简, 大数据, MAP, REDUCE
中文摘要：

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。

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