面向大数据的多维粒矩阵关联分析及应用

• 作者: 吴珺 王春枝
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 粒计算 多维关联分析
• 年，卷（期）: 2017,（z2）
• 所属期刊栏目: 大数据与数据挖掘
• 页码范围: 407-410,421
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 5709字
• 语种: 中文

摘要

当前日益增长的大数据备受青睐,大数据的核心是数据分析.然而聚焦大数据的动态、多维特性,传统数据分析方法难以获取可靠且准确的分析结果,数据分析方法面临着重要的发展机遇和严峻的挑战.对动态大数据的多维关联性分析问题进行研究和探讨,以动态大数据为研究对象,以粒计算(Granular Computing,GrC)理论为研究基础,提出粒矩阵思想,研究构建面向动态大数据的粒矩阵方法,分析粒矩阵的逻辑约简运算,确定了基于粒矩阵的动态大数据多维关联性分析模型.本文旨在为高效利用动态大数据进行多维关联性分析和揭示数据隐含的客观规律提供科学依据,对大数据的可持续发展也具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春枝	湖北工业大学计算机学院	85	410	11.0	15.0
2	吴珺	湖北工业大学计算机学院	9	25	3.0	5.0