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摘要:
粗糙集是一种处理不确定、不完全理论的经典理论,属性约简是粗糙集理论的核心知识之一.为适应大数据的发展,对广泛应用于数据不确定性、不完备性处理的属性约简算法相应改进,提出两种适应分布式处理的属性约简算法.首先提出基于MapReduce框架和正域的属性约简算法;并借鉴Hadoop分布式处理机制,针对差别矩阵all-to-all比较特性,提出一种新型分布式处理机制,基于该机制提出了一种适应分布式数据处理机制的新型数据分割及分布规则,基于该规则探讨了基于差别矩阵的属性约简算法在新型分布式处理机制下的具体实现方法.仿真算例表明了这两种算法处理大数据集的有效性.
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文献信息
篇名 基于分布式计算模式的两种属性约简算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 属性约简 分布式 大数据 正域 all-to-all比较
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 28-32
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 5157字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.01.006
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 王伟杰 上海大学机电工程与自动化学院 3 5 2.0 2.0
2 喻瑛 上海大学机电工程与自动化学院 8 28 3.0 5.0
3 杨峥 上海大学机电工程与自动化学院 2 3 1.0 1.0
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计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
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