45、基于粗糙集理论的数据库内特征选择

基于粗糙集理论的数据库内特征选择

在当今的数据科学领域，如何高效地从海量数据中提取有价值的信息是一个关键挑战。传统的数据挖掘框架在处理大规模数据时面临着诸多问题，而基于粗糙集理论的数据库内特征选择方法为解决这些问题提供了新的思路。

1. 引言

在20世纪90年代和21世纪初，传统的数据挖掘框架主要依赖客户端或客户端 - 服务器架构。这些框架通过从平面文件或外部存储库加载数据来生成预测模型或执行其他挖掘任务。然而，从平面文件加载数据需要低效的文件操作，从外部存储库加载数据则会面临长时间的数据传输问题。这些问题在处理大规模数据集时尤为突出，并且由于其性能不佳和无法满足当今敏捷探索性分析的需求而受到批评。

与此同时，粗糙集理论（RST）作为一种从数据中提取隐藏知识的复杂工具广泛出现。许多基于粗糙集的软件系统和库都基于传统架构，因此存在耗时操作或高通信成本的问题。为了克服这些问题，本文尝试通过在数据库内计算可变精度粗糙集（VPRS）来解决。

数据库内处理是数据科学中一种灵活的范例，它利用SQL和统计扩展，以数据为中心的方式编排传统数据库系统，构建可靠的挖掘算法。这种方法的好处在于，隐藏的知识主要存储在关系型存储库中，通过事务数据或数据仓库提供。因此，数据传输被最小化，处理时间可以大大减少。

我们将VPRS的概念近似重新定义为早期工作的扩展，并基于常见的数据库操作推导出一个等效模型，该模型丰富了大多数传统数据库。与经典粗糙集不同，VPRS能够容忍数据中的微小不规则性，因此在现实场景中具有很高的价值。我们开展这项工作的动机主要有以下三点：
- 用于数据库内分析的RST算法非常有限。
- 现有的方法要么效率低下，要么无法处理不确定性。