Bài báo này nghiên cứu rút gọn thuộc tính trong các bảng quyết định không đầy đủ với dữ liệu thay đổi theo thời gian. Nghiên cứu đề xuất phương pháp rút gọn dựa trên mô hình tập thô dung sai, cho phép xử lý hiệu quả giá trị rỗng mà không cần điền khuyết. Đặc biệt, hướng tiếp cận tính toán gia tăng giúp cập nhật tập rút gọn khi dữ liệu biến động mà không cần tính toán lại từ đầu, giúp tối ưu hóa chi phí thời gian và tài nguyên máy tính. Kết quả nghiên cứu cung cấp thuật toán hiệu quả nhằm duy trì độ chính xác phân loại trong khi giảm thiểu số lượng thuộc tính dư thừa. Đây là cơ sở khoa học quan trọng cho việc xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định thông minh.