动态数据挖掘是一种处理随时间变化的数据集合的方法，其在数据科学和机器学习领域具有重要的地位。增量属性约简是动态数据挖掘中的一种重要技术，它涉及到在不完全重新计算的情况下，如何高效地更新数据集的属性约简。属性约简是粗集理论中的一个核心概念，旨在通过去除冗余属性来简化决策系统，同时保留区分不同类别实例所需的信息。粗集理论是一种处理决策情境中不同类型数据的有用的数学方法。
在动态数据挖掘的背景下，数据集中的对象或属性可能会随时间发生变化。如果使用传统的属性约简方法，在决策系统中对象和属性发生变化时，需要从头开始重新计算属性约简，这样做既不高效也不实用。因此，如何利用先前的结果来实施属性约简的更新，对于提高属性约简方法的效率至关重要。这就是增量属性约简方法所要解决的核心问题。
本文提出的增量属性约简方法首先介绍了当决策系统的对象和属性动态变化时，计算属性约简的增量机制。接着，当属性和对象同时增加时，发展出增量方法来更新属性约简。文章最后通过一系列实验验证了所提出的增量属性约简方法的有效性。实验结果表明，这些方法能有效地更新决策系统中属性和对象变化时的属性约简。
文章中提到的关键知识点包括：
1. 动态数据挖掘：指的是处理随时间动态变化的数据集的技术，这些数据集的特点是其组成部分（如对象和属性）可能会随着时间而改变。
2. 增量属性约简：这是一种无需完全重新计算就能更新属性集约简的方法。它关注的是如何在数据变化后，利用已有的约简结果来实现高效的属性约简更新。
3. 粗集理论（Rough Set Theory, RST）：一种数学工具，用于处理决策情境中的不同类型数据。粗集理论不仅提供了一个模型，还包含了处理数据、分类分析、知识发现、图像处理和智能信息处理等多种研究领域的技术和方法。
4. 决策系统（Decision System）：指的是具有决策能力的系统，通常包括一系列决策规则，这些规则基于数据的属性来做出判断或决策。
5. 知识粒度（Knowledge Granularity）：在粗集理论中，知识粒度是指知识表达的细节程度。它与属性约简紧密相关，因为属性约简会影响到知识表达的详细程度。
6. 增量学习（Incremental Learning）：一种机器学习方法，其特点是通过逐步增量的方式对数据集进行学习，而不是从头开始重新学习。这有助于模型更快地适应新数据或数据变化。
在实际应用中，动态数据挖掘和增量属性约简对于那些数据实时变化的领域至关重要，如金融市场的实时分析、网络监控、医疗健康记录更新、供应链管理等。通过这些方法，可以对数据变化做出快速反应，同时保持数据挖掘过程的高效性和准确性。本文的研究为这些应用提供了理论基础和技术支持，展现了动态数据挖掘的增量属性约简方法的实用性和潜力。
