大数据挖掘的粒计算理论与方法_梁吉业

资 源 简 介

大数据挖掘的粒计算理论与方法_梁吉业

详 情 说 明

粒计算理论作为一种处理复杂数据的新方法，近年来在大数据挖掘领域展现出独特优势。梁吉业教授的研究工作从多粒度视角出发，建立了面向大数据分析的粒计算框架。该理论核心在于将海量数据分解为不同粒度的信息单元，通过多层次抽象降低问题复杂度。

核心思想体现在三个方面：首先通过属性约简剔除冗余特征，其次利用粒度分层实现数据的多尺度表达，最后基于知识熵度量进行决策规则提取。这种方法尤其适合处理高维异构数据，在保持数据关联性的同时提升了计算效率。

实际应用中，该理论已被成功运用于医疗诊断系统、金融风控模型等领域。相较于传统数据挖掘方法，粒计算模型在可解释性方面具有明显优势，其分层推理机制更符合人类认知习惯。随着边缘计算等新技术发展，粒计算与深度学习的融合将成为未来重要研究方向。