粗糙集理論被廣泛應(yīng)用于屬性約簡(jiǎn)，復(fù)雜性是制約這些算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的主要障礙，尤其是鄰域模 型下的約簡(jiǎn)問(wèn)題.本文分析了鄰域粗糙集模型的數(shù)學(xué)性質(zhì)，利用正域與屬性集的單調(diào)關(guān)系，構(gòu)造基于屬性依賴度和前 向搜索策略的快速算法，以降低樣本比較次數(shù)，提高計(jì)算效率.實(shí)驗(yàn)分析表明了算法的有效性.