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摘要:
针对传统粗糙集获取的规则缺乏实效性及其在处理海量数据时的不足,提出一种基于约束的粗糙集规则获取并行算法.首先定义了基于约束的优势关系,在传统的目标信息系统中引入条件约束集,以约束值为界定做条件属性的优劣比较,实现对优势关系的具体量化,增加粗糙集理论的实用性和有效性;其次充分分析了该规则获取并行算法的可并行性,结合MapReduce框架给出详细的算法设计;最后在Hadoop平台上验证了该并行算法的有效性、可扩展性及应用的可行性.
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文献信息
篇名 基于约束的粗糙集规则获取并行算法研究
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粗糙集 优势关系 约束限制 规则获取 MapReduce
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 82-89
页数 8页 分类号 TP18
字数 7290字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王诚 南京邮电大学通信与信息工程学院 34 123 6.0 9.0
2 赵振文 南京邮电大学通信与信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
优势关系
约束限制
规则获取
MapReduce
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
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13
总被引数(次)
14649
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