Resumen

El procesamiento en paralelo como un método para mejorar el rendimiento de las computadoras se ha convertido en una tendencia de desarrollo. Basándose en la teoría de conjuntos aproximados y la idea de dividir y conquistar de la reducción del conocimiento, este artículo propone un método de clasificación que soporta el procesamiento en paralelo de la reducción de atributos. El método hace que el dominio relativo positivo que necesita ser calculado repetidamente sea independiente, y el cálculo independiente del dominio relativo positivo puede ser procesado en paralelo; de esta manera, la reducción de atributos podría ser manejada en paralelo basándose en este método de clasificación. Finalmente, el algoritmo propuesto y el algoritmo tradicional son analizados y comparados mediante experimentos, y los resultados muestran que el método propuesto en este artículo tiene más ventajas en términos de eficiencia de tiempo, lo cual demuestra que el método podría mejorar la eficiencia de procesamiento de la reducción de atributos y hacerlo más adecuado para conjuntos de datos masivos.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Procesamiento en paralelo; Rendimiento de la computadora; Método de clasificación; Reducción de atributos; Eficiencia en el tiempo; Conjuntos de datos masivos
• Keywords:Parallel processing; Computer performance; Classification method; Attribute reduction; Time efficiency; Massive data sets