微信息大数据粗糙集的近似约简

• 作者: 任艳
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 微信息 近似约简 粗糙集 隐含语义分析 主题发现 区间值 近似集
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 309-313
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.1
• 字数: 4653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2016.03.13

摘要

为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任艳	新疆财经大学计算机科学与工程学院	15	12	2.0	3.0