大数据下并行知识约简与知识获取

图书标准信息

• 作者 钱进、张楠、徐菲菲 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2018-02
• 版次 31
• ISBN 9787030558428
• 定价 88.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 188页
• 字数 279千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 大数据与网络安全研究丛书

【内容简介】

本书针对大数据的数据体量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度高等特点，以粒计算方法为理论基础，以经典粗糙集模型和区间值信息系统为研究对象，以Hadoop开源平台为实验环境，构建大数据下知识约简计算模型及知识获取方法。本书主要介绍大数据下Pawlak模型知识约简、区间值信息系统知识约简、层次粗糙集模型知识约简及知识获取的理论、模型和方法，并力求展现大数据下粒计算的**研究成果。

【目录】

:
第1章 概论 1
1.1 粒计算 1
1.1.1 概述 1
1.1.2 粒计算内涵 2
1.2 粗糙集 3
1.2.1 概述 3
1.2.2 基本概念 4
1.3 知识约简 6
1.3.1 基于正区域的知识约简算法 6
1.3.2 基于差别矩阵的知识约简算法 7
1.3.3 基于信息熵的知识约简算法 10
1.3.4 普适知识约简算法 11
1.3.5 三种经典知识约简算法之间的关系 12
1.3.6 影响知识约简算法效率的关键因素 14
1.4 知识获取 17
1.4.1 知识获取概述 17
1.4.2 知识获取的主要途径 18
1.4.3 知识获取的常用技术 18
1.5 大数据技术 19
1.5.1 概述 19
1.5.2 HDFS 20
1.5.3 MapReduce 21
1.6 小结 24
第2章 高效的Pawlak粗糙集模型知识约简 25
2.1 引言 25
2.2 基于计数排序的知识约简算法中若干关键子算法 26
2.2.1 基于计数
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