大數(shù)據(jù)下并行知識(shí)約簡(jiǎn)與知識(shí)獲取

　　本書針對(duì)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價(jià)值密度高等特點(diǎn)，以粒計(jì)算方法為理論基礎(chǔ)，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對(duì)象，以Hadoop開源平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)下知識(shí)約簡(jiǎn)計(jì)算模型及知識(shí)獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識(shí)約簡(jiǎn)、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識(shí)約簡(jiǎn)、層次粗糙集模型知識(shí)約簡(jiǎn)及知識(shí)獲取的理論、模型和方法，并力求展現(xiàn)大數(shù)據(jù)下粒計(jì)算的**研究成果。

暫缺《大數(shù)據(jù)下并行知識(shí)約簡(jiǎn)與知識(shí)獲取》作者簡(jiǎn)介