粗糙集理论中最重要的内容之一就是属性约简问题，现有的许多属性约简算法往往是基于属性对分类的重要性，如果属性约简的结果能满足用户实际需要的信息，如成本、用户的偏好等，那么约简理论将会有更高的实用价值。基于此，从信息熵的角度定义了带权重的属性重要性，然后重新定义了基于带权重的属性重要性的熵约简算法。最后通过实际例子说明，与基于属性重要性的熵约简算法相比，考虑权重的算法更加符合用户的实际需求。(Attribute reduction is one of the most important contents of rough set theory, and many of the existing reduction algorithms are often based on attribute importance.)