Theory and method of granular computing for big data discovery
Authors: Jiye Liang, Yuhua Qian, Deyu Li, Qinghua Hu
Abstract:
大数据往往呈现出大规模性、多模态性以及快速增长性等特征. 粒计算是智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效范式. 从推动大数据挖掘研究角度, 本文首先概要地讨论了大数据的特征对可计算性、有效性与高效性提出的三大挑战; 其次, 结合粒计算的思维模式特点, 概述了已有研究成果, 分析论述了以粒计算应对大数据挖掘挑战的可行性, 认为: 粒计算有望为大数据挖掘提供一条极具前途的崭新途径; 最后, 对大数据挖掘的粒计算理论与方法中的若干科学问题进行了梳理与展望, 以期抛引这一领域的学术思考与研究工作.
Keywords: 大数据;数据挖掘;模式发现;粒计算;信息粒化;多粒度
Theory and method of granular computing for big data discovery.pdf
Fri Dec 25 15:50:00 CST 2015