【摘 要】
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针对传统粗糙集获取的规则缺乏实效性及其在处理海量数据时的不足,提出一种基于约束的粗糙集规则获取并行算法。首先定义了基于约束的优势关系,在传统的目标信息系统中引入条
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针对传统粗糙集获取的规则缺乏实效性及其在处理海量数据时的不足,提出一种基于约束的粗糙集规则获取并行算法。首先定义了基于约束的优势关系,在传统的目标信息系统中引入条件约束集,以约束值为界定做条件属性的优劣比较,实现对优势关系的具体量化,增加粗糙集理论的实用性和有效性;其次充分分析了该规则获取并行算法的可并行性,结合MapReduce框架给出详细的算法设计;最后在Hadoop平台上验证了该并行算法的有效性、可扩展性及应用的可行性。
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