动态环境下矩阵方法的粗糙模糊近似知识挖掘更新策略

本文主要探讨了"基于矩阵的动态更新粗糙模糊近似数据挖掘"这一研究主题，发表在《知识基于系统》(Knowledge-Based Systems)杂志第119期（2017年），页码范围为273-283。该研究关注的是在动态环境中数据挖掘的问题，因为在现实应用中，数据不仅随着对象数量的增长而变化，而且特征的数量也可能随时间推移而增加，导致知识结构的不断演变。 研究者们针对这种数据特性提出了矩阵为基础的方法来处理动态更新的粗糙模糊近似。粗糙集理论和模糊集理论的结合，即粗糙模糊集，是解决非精确和不完全信息的有效工具。然而，在面对数据的增量学习过程中，静态的更新策略可能无法满足实时性和效率的要求，因为每次新数据加入时都需要从头开始计算，这显然不符合现代数据处理的需求。 为了克服这一挑战，作者们提出了一种矩阵驱动的动态更新策略，它允许对已有知识进行增量式维护，而不必每次都进行大规模的数据重新处理。这种方法旨在减少计算复杂度，提高系统的响应速度，并确保模型能够适应数据的动态变化。通过这种方式，研究者们能够在保持知识的准确性的同时，实现数据挖掘过程的高效执行。 文章的接收日期为2016年4月14日，经过修订后于同年12月18日被接受，全文在线发布日期为12月19日。关键词包括粗糙模糊集、增量学习、矩阵、粗糙近似等，这些都体现了研究的核心关注点。 这篇论文为动态环境下的数据挖掘提供了一个创新的解决方案，对于那些需要处理大量且持续变化数据的应用场景，如物联网、推荐系统或在线学习平台，具有重要的实际价值和理论意义。