Map/Reduce框架下的粗糙集空间数据挖掘改进算法

大数据时代,传统的空间数据挖掘算法在挖掘海量空间数据信息时存在计算能力和存储能力不足的瓶颈。为解决此问题,本文在研究粗糙集基本理论和Map/Reduce框架的基础上,对传统的粗糙集空间数据挖掘算法进行基于Map/Reduce的高效、廉价的并行化改进。实验表明,在处理大数据时,改进后的模糊集并行空间数据算法能有效提高算法的效率,满足人们处理海量空间数据的需求。