大数据下并行知识约简与知识获取

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。