分布式数据挖掘：粗集与多Agent技术的融合

"基于粗集和多Agent技术的分布式数据挖掘" 在分布式数据挖掘领域，粗集理论和多Agent技术的结合发挥着重要作用。粗集理论，作为一种处理不确定性和不完整性数据的工具，允许我们在信息不完备的情况下进行知识发现。它通过简化数据，识别属性之间的依赖关系，帮助我们提取有效规则。而多Agent系统则通过分布式的协作机制，使得多个独立的智能体（Agent）可以在各自的数据源上并行地执行数据挖掘任务，提高整体的挖掘效率。 在分布式环境中，每个Agent拥有本地数据集，可能会因数据的不一致或采样偏差导致挖掘出的规则存在冲突。第一种情况，规则的不一致性可能源于数据的质量问题，如数据错误或数据库自身的不一致性。为解决此问题，可以通过引入规则的可信度来过滤掉那些不可靠的规则，避免不一致性的出现。文献中提到的策略是通过增加规则的可信度阈值来排除不一致规则。 然而，第二种情况，即在小样本下最优的简洁规则在大样本下可能不再适用，这涉及到样本大小对规则影响的研究。在小数据集上获得的简洁规则可能会在更大规模的数据集中产生矛盾。针对这一问题，文献提出三种算法来确保在分布式环境下挖掘出一致的规则。这些算法的重点在于如何平衡规则的简洁性和全局一致性，同时减少网络通信开销，通过Agent间交换规则而非原始数据来加速处理。 论文进一步探讨了局部站点的核（核心属性集）与全局数据的核之间的关系。核属性是指对决策结果有决定性影响的条件属性，它们在数据挖掘中起着至关重要的作用。定理1表明，如果属性在局部站点数据中属于核，那么它也必然属于全局数据的核。这意味着，对局部数据进行核属性的识别可以为全局挖掘提供指导。 为了证明这一点，论文引用了利用改进差别矩阵来确定核属性的方法。当且仅当一个属性能够单独区分决策属性的不同取值时，它被认为是核属性。如果一个局部站点的属性m_i满足这一条件，那么在全局数据中，由该站点的两个对象所对应的全局数据对象也会满足这一条件，从而证明了属性m_i在全球范围内也是核属性。 通过深入研究这些算法和理论，论文为解决分布式数据挖掘中的规则一致性问题提供了新的思路。算法3被证明是高效且实用的，因为它有效地减少了网络传输的数据量，同时保持了规则的一致性。这项工作对于优化分布式数据挖掘的性能和提高结果的可靠性具有重要意义。