基于并行啟發(fā)式約簡方法的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息化時代的到來，數(shù)據(jù)爆炸式地增長，數(shù)據(jù)種類也日益豐富，在這種背景下，如何對海量數(shù)據(jù)處理分析，這對眾多大規(guī)模企業(yè)提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。顯然基于單節(jié)點的數(shù)據(jù)挖掘平臺已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)下對海量數(shù)據(jù)的存儲分析，云計算的出現(xiàn)為解決大數(shù)據(jù)處理問題提供了解決方案。Hadoop作為當(dāng)下應(yīng)用最廣泛的開源云計算平臺，其應(yīng)用研究也被研究者所青睞。
　　對于包含不精確或缺失信息的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法并不能對數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的表示描述，而粗糙集作為一種處理模糊

2、和不確定性數(shù)據(jù)的新的軟計算方法，已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、決策支持與分析等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，因為應(yīng)用粗糙集理論處理數(shù)據(jù)時，不需要先驗知識，對不確定性的描述比較客觀、準(zhǔn)確。因此，如何將粗糙集的約簡與分布式計算結(jié)合起來，以此來提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，這成為當(dāng)下研究的熱門方向。
　　然而現(xiàn)有的并行知識約簡方法大多只針對屬性約簡部分，對值約簡的并行化處理卻提之甚少，而且在屬性約簡并行處理過程中，還可能會出現(xiàn)約簡結(jié)果不準(zhǔn)確的情況。因此，為了解