属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2021051024

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (2): 463-468.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021051024

属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法

刘超¹^,², 王磊¹^,²(), 杨文¹^,², 钟强强¹^,², 黎敏¹^,²

^1.南昌工程学院信息工程学院, 南昌 330099
^2.江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室(南昌工程学院), 南昌 330099

收稿日期:2021-06-15 修回日期:2021-07-17 接受日期:2021-07-21 发布日期:2022-02-11 出版日期:2022-02-10
通讯作者: 王磊
作者简介:刘超（1997—），男，江苏靖江人，硕士研究生，CCF学生会员，主要研究方向：粗糙集、三支决策、粒计算；
王磊（1967—），男，湖北鄂州人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：粗糙集、数据挖掘、知识发现；
杨文（1996—），女，四川广安人，硕士研究生，CCF学生会员，主要研究方向：粒计算、粗糙集、数据挖掘；
钟强强（1994—），男，江西赣州人，硕士研究生，主要研究方向：粒计算、粗糙集、数据挖掘；
黎敏（1975—），男，江西南昌人，教授，博士，主要研究方向：机器学习、数据挖掘、粗糙集、粒计算。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61562061);江西省教育厅科技项目(GJJ170995)

Incremental attribute reduction method for set-valued decision information system with variable attribute sets

Chao LIU¹^,², Lei WANG¹^,²(), Wen YANG¹^,², Qiangqiang ZHONG¹^,², Min LI¹^,²

^1.School of Information Engineering，Nanchang Institute of Technology，Nanchang 330099，China
^2.Jiangxi Province Key Laboratory of Water Information Cooperative Sensing and Intelligent Processing （Nanchang Institute of Technology），Nanchang 330099，China

Received:2021-06-15 Revised:2021-07-17 Accepted:2021-07-21 Online:2022-02-11 Published:2022-02-10
Contact: Lei WANG
About author:LIU Chao， born in 1997， M. S. candidate. His research interests include rough set， three-way decision， granular computing.
WANG Lei， born in 1967， Ph. D.， professor. His research interests include rough set， data mining， knowledge discovery.
YANG Wen， born in 1996， M. S. candidate. Her research interests include granular computing， rough set， data mining.
ZHONG Qiangqiang， born in 1994， M. S. candidate. His research interests include granular computing， rough set， data mining.
LI Min， born in 1975， Ph. D.， professor. His research interests include machine learning， data mining， rough set， granular computing.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61562061);Science and Technology Project of Jiangxi Provincial Department of Education(GJJ170995)

摘要/Abstract

摘要：

为了解决集值决策信息系统中的属性数量不断发生动态变化时，静态属性约简方法无法高效更新属性约简的问题，提出一种以知识粒度为启发信息的增量式属性约简方法。首先，介绍集值决策信息系统的相关概念，接着介绍知识粒度的定义并将其矩阵表示方法推广到此系统中；然后，分析增量式约简的更新机制，并基于知识粒度设计了增量式属性约简方法；最后，选取了3个不同的数据集进行实验。当3个数据集的属性数由20%增加到100%时，传统的非增量式方法的约简耗时分别为54.84 s、108.01 s、565.93 s，增量式方法的约简耗时分别为7.57 s、4.85 s、50.39 s。实验结果表明，在不影响属性约简精度的前提下，所提出的增量式方法比非增量式方法更加快速。

关键词: 粗糙集理论, 集值决策信息系统, 知识粒度, 属性约简, 增量学习

Abstract:

In order to solve the problem that static attribute reduction cannot update attribute reduction efficiently when the number of attributes in the set-valued decision information system changes continuously， an incremental attribute reduction method with knowledge granularity as heuristic information was proposed. Firstly， the related concepts of the set-valued decision information system were introduced， then the definition of knowledge granularity was introduced， and its matrix representation method was extended to this system. Secondly， the update mechanism of incremental reduction was analyzed， and an incremental attribute reduction method was designed on the basis of knowledge granularity. Finally， three different datasets were selected for the experiments. When the number of attributes of the three datasets increased from 20% to 100%， the reduction time of the traditional non-incremental method was 54.84 s， 108.01 s， and 565.93 s respectively， and the reduction time of the incremental method was 7.57 s， 4.85 s， and 50.39 s respectively. Experimental results demonstrate that the proposed incremental method is more faster than the non-incremental method under the condition that the accuracy of attribute reduction is not affected.

Key words: rough set theory, set-valued decision information system, knowledge granularity, attribute reduction, incremental learning

中图分类号:

TP311

刘超, 王磊, 杨文, 钟强强, 黎敏. 属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法[J]. 计算机应用, 2022, 42(2): 463-468.

Chao LIU, Lei WANG, Wen YANG, Qiangqiang ZHONG, Min LI. Incremental attribute reduction method for set-valued decision information system with variable attribute sets[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(2): 463-468.

图/表 5

表1 集值决策信息系统

Tab. 1 Set-valued decision information system

$U$	$a 1$	$a 2$	$a 3$	$a 4$	$a 5$	$d$
$x 1$	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛2｝	｛1｝
$x 2$	｛1，2｝	｛2｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1｝	｛1｝
$x 3$	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛2｝
$x 4$	｛1｝	｛1｝	｛1｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝
$x 5$	｛2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛2｝	｛1｝	｛1｝
$x 6$	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1｝	｛2｝
$x 7$	｛1｝	｛1，2｝	｛1，2｝	｛1｝	｛2｝	｛2｝
$x 8$	｛1，2｝	｛2｝	｛2｝	｛2｝	｛1，2｝	｛1｝

表1 集值决策信息系统

Tab. 1 Set-valued decision information system

$U$	$a 1$	$a 2$	$a 3$	$a 4$	$a 5$	$d$
$x 1$	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛2｝	｛1｝
$x 2$	｛1，2｝	｛2｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1｝	｛1｝
$x 3$	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛2｝
$x 4$	｛1｝	｛1｝	｛1｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝
$x 5$	｛2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛2｝	｛1｝	｛1｝
$x 6$	｛1，2｝	｛1｝	｛1，2｝	｛1｝	｛1｝	｛2｝
$x 7$	｛1｝	｛1，2｝	｛1，2｝	｛1｝	｛2｝	｛2｝
$x 8$	｛1，2｝	｛2｝	｛2｝	｛2｝	｛1，2｝	｛1｝

表2 实验数据集

Tab. 2 Experimental datasets

序号	数据集	对象数	属性数	类别数
1	Wine	178	13	3
2	Lymphography	148	18	4
3	Congressional voting rewords	435	16	2

图1 非增量式方法与增量式方法的属性约简时间比较

Fig. 1 Comparison of attribute reduction time between non-incremental method and incremental method

表3 两种方法的属性约简结果比较

Tab. 3 Comparison of attribute reduction results of two methods

数据集	HARM-KG	IARM-KG
Wine	1，2，3，4，5，6，7，9，10，11，12，13	1，2，3，4，5，6，7，9，10，11，12，13
Lymphography	1，2，3，4，7，8，9，11，12，13，14，15，17	1，2，3，4，5，6，7，8，9，12，13，14，15
Congressional voting rewords	1，2，3，4，5，6，9，10，11，12，13，14，15，16	1，2，3，4，5，6，7，9，10，11，12，13，14，15，16

表4 两种方法的分类精度比较 ( %)

Tab. 4 Comparison of classification accuracy of two methods

数据集	HARM-KG	IARM-KG
Wine	98.876 4	98.876 4
Lymphography	81.756 8	81.756 8
Congressional voting rewords	90.804 6	90.574 7

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Incremental attribute reduction method for set-valued decision information system with variable attribute sets

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