基于MapReduce的高效粗糙集属性约简算法

• 作者: 刘利民 吕洁 胡皎月 许志伟
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 属性约简 粗糙集理论 信息熵
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 272-276,304
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.046

摘要

针对粗糙集理论中传统的基于正域的属性约简算法和基于信息熵的属性约简算法无法得到最小约简集的问题,给出基于信息熵改进的属性约简算法,即先使用条件熵识别出重要度值最大的属性,使用正域进行约简判断.在此基础上,设计了高效的基于MapReduce的信息熵改进属性约简算法.以真实海量气象数据为基础,在Hadoop集群上实现上述算法,验证了该算法的有效性和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘利民	内蒙古工业大学信息工程学院	59	225	8.0	12.0
2	许志伟	内蒙古工业大学信息工程学院	16	19	3.0	3.0
4	吕洁	内蒙古工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
5	胡皎月	内蒙古工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0