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異構式分布下的Internet數據挖掘方法優(yōu)化研究
CSTR:
作者:
作者單位:

(廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院,廣州 510520)

作者簡(jiǎn)介:

林明方(1981),男,廣州梅州人,碩士,高級工程師,主要從事嵌入式技術(shù)與應用、軟件工程技術(shù)方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

廣東省科學(xué)技術(shù)廳項目(2014A010103008);廣東省高等職業(yè)教育教學(xué)改革項目(20140116);廣東省高等職業(yè)教育品牌專(zhuān)業(yè)建設項目-廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件技術(shù)專(zhuān)業(yè)(2016gzpp031)。


Under the Heterogeneous Distribution of Internet Data Mining Method Optimization Research
Author:
Affiliation:

(School of Information Engineering, GuangDong Engineering Polytechnic,Guangzhou 510520,China)

Fund Project:

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    摘要:

    為了提高異構式分布下的internet數據的利用率,增加internet的多樣化使用功能和數據傳輸率,減少internet運行的時(shí)間,需要對異構式分布下的internet數據進(jìn)行挖掘;當前的數據挖掘方法多是先采用SOM系統的可視化功能對異構式分布下的internet數據進(jìn)行聚類(lèi),然后根據聚類(lèi)結果的計算完成對異構式分布下的internet數據挖掘;但該方法存在操作過(guò)程復雜,internet數據經(jīng)常性丟失的問(wèn)題;為此,提出了一種基于本體論的異構式分布下的internet數據挖掘優(yōu)化方法;該方法首先對異構式分布下的internet數據進(jìn)行預處理選取出數據特征,并利用特征選擇決策系統對挖掘數據進(jìn)行特征選擇,在此基礎上利用信息熵實(shí)現異構式分布下的internet數據的過(guò)濾,過(guò)濾過(guò)程中通過(guò)信息熵數據過(guò)濾的理論值減小的變動(dòng),得到最佳數據過(guò)濾值,最后以預處理中獲得的各項數據信息為基礎,采用決策樹(shù)生成算法中的信息增益值的迭代計算結果對異構式分布下的internet數據進(jìn)行高精度挖掘;仿真實(shí)驗結果證明,所提方法提高了異構式分布下的internet數據操作的靈活度,增加了internet數據的可循環(huán)利用率,使異構式分布下的internet操作更加簡(jiǎn)潔化、高效率化,為該領(lǐng)域的研究發(fā)展提供了強有力的依據。

    Abstract:

    In order to improve the utilization rate of the Internet data under the heterogeneous type distribution, increase the diversification of the Internet use function and data transfer rate, reduce the operation of the Internet time, needs to be under the heterogeneous distribution of Internet data mining. The current data mining method is to adopt the visual function of SOM system under the heterogeneous distribution of Internet data clustering, then according to the clustering results of calculation with heterogeneous distribution of Internet data mining. But this method is a complex process of operation, regular Internet data missing problem. To this end, this paper proposes a heterogeneous distribution based on ontology of Internet data mining method. The method of first selection under the heterogeneous distribution of Internet data preprocessing the data characteristics, and use the feature selection decision-making system for mining data feature selection, on the basis of using information entropy under the heterogeneous distribution of Internet data filter, filter by information entropy in the process of data, the change of the theoretical value of reducing data filtering to get the best value, and finally on the basis of the pretreatment of the data obtained from the information, using the decision tree generation algorithm of iterative calculation results of information gain value to high precision under the heterogeneous distribution of Internet data mining. Simulation experimental results show that the proposed method improves the heterogeneous distribution of Internet data operation flexibility, increased the recycled utilization rate of Internet data, makes the heterogeneous distribution of the Internet more concise, efficient operation, the research in the field development provides a strong basis.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

林明方.異構式分布下的Internet數據挖掘方法優(yōu)化研究計算機測量與控制[J].,2017,25(7):282-284, 289.

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歷史
  • 收稿日期:2017-03-30
  • 最后修改日期:2017-04-24
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-08-10
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