软件学报

作者：王锋，姚珍，梁吉业

单位：王锋，山西大学 计算机与信息技术学院, 山西 太原 03000611,姚珍，山西大学 计算机与信息技术学院, 山西 太原 03000602,梁吉业，山西大学 计算机与信息技术学院, 山西 太原 03000603

关键词：动态混合数据;数据分布变化;多粒度计算;信息融合

基金：国家自然科学基金(62276158); 山西省回国留学人员科研项目(2021-007)

在大数据时代, 样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担, 在这些动态数据中, 大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在, 而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据. 为此, 学者们提出了许多关于混合数据的特征选择算法, 但现有的算法大多只适用静态数据或者小规模的增量数据, 无法处理大规模动态变化的数据, 尤其是数据分布不断变化的大规模增量数据集. 针对这一局限性, 通过分析动态数据中粒空间以及粒结构的变化和更新, 基于信息融合机制, 提出了一种面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法. 该算法重点讨论了动态混合数据中的粒空间构建机制、多数据粒结构的动态更新机制以及面向数据分布变化信息融合机制. 最后, 通过与其他算法在UCI数据集上的实验结果进行对比, 进一步验证了所提算法的可行性和高效性.

来源：2025年第3期

《软件学报》期刊编辑部

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