一种有效更新多源数据约简的增量算法

摘要：

随着网络技术和存储技术的迅速发展,各行业形成了大量多源数据,为企业提供了良好的发展机遇.由于这些数据随着时间的变化而变化,如何快速更新这些数据的属性约简是目前计算机科学研究领域中备受关注的热点之一.首先介绍多源数据相关矩阵的基础知识,根据多源数据的相关理论知识设计多源数据非增量矩阵约简算法.另外,当多源数据的属性和对象同时变化时,给出了多源数据等价关系矩阵融合方法,分析了属性和对象同时变化时基于矩阵方法计算知识粒度的增量更新机制,设计了有效更新多源数据属性约简的增量算法.最后,在六个UCI数据集上对增量和非增量属性约简算法做了大量对比仿真实验.实验结果表明:与非增量属性约简算法相比,增量属性约简算法计算约简所需运行时间远小于非增量属性约简算法,同时,两算法所得的分类精确度基本一致.

关键词：属性约简;增量方法;知识粒度;多源数据;粗糙集

所属期刊栏目：57

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山西省应用基础研究计划;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅教学改革项目;江西省高校人文社会科学研究项目;运城学院院级项目

在线出版日期：2022-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1083-1091