基于粒度树和使用关系的大数据价值计算研究

文中研究了大数据最基本的核心“价值数值”。首先阐述了对大数据进行粒化的粗糙集方法、基于聚类的方法、商空间法、模糊信息方法和云模型方法等,并按它们的共同特性——“划分”,对大数据进行“粒化”,按划分的粗细在大数据中建立了“粒度树”,在“粒度树”中定义了“粒空间”。然后定义了粒空间与代表项目之间的使用关系,以及不同粒空间的使用关系满足的条件。最后按照在粒空间的使用关系中每个粒及每个粒集合的使用情况,将使用情况分为3种:“正则使用”“必然使用”“相关使用”。取它们的属性及对象的平均值,并圆整到0至100,作为大数据的“正则价值”“必然价值”“相关价值”的数值。给出大数据最基本的核心“价值数值”的有效计算方法,又给出大数据最基本的核心“价值数值”计算在远程医疗、城市管理、高等院校等多个领域的应用实例。