大数据预处理中属性约简的特性保持分析

• 作者: 宋雨 李刚 焦谱
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 大数据 预处理 属性约简 MapReduce
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 4191-4194
• 页数: 4页
• 分类号: TB114.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.079

摘要

伴随着工业及社会信息化程度的增强,各个领域的自动化程度越来越高,大规模及超大规模海量数据应运而生,呈现出大数据特征;这些海量数据在提升行业发展动力的同时,也带来了巨大的挑战性问题—数据可用性;为了从海量数据中甄别出无用信息、挖掘有利于相关领域发展的有价值信息,就需要对其进行数据分析;数据预处理技术可以极大地减少数据分析时的处理量,提高数据分析处理的效率,而属性约简在数据预处理中是一个比较重要的环节;在分析大数据属性特征的基础上,较系统地分析了目前几种主流的属性约简算法,对各类算法的性能进行了剖析,并展望了今后大数据预处理的研究工作思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋雨	华北电力大学控制与计算机工程学院	91	893	17.0	24.0
2	李刚	华北电力大学控制与计算机工程学院	45	490	13.0	21.0
3	焦谱	华北电力大学控制与计算机工程学院	2	38	2.0	2.0