网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法研究

作     者：梅莹莹 MEI Yingying

作者机构：安徽三联学院合肥230601 

基　　金：安徽三联学院2018年校级自然科学平台重点项目“基于机器学习的个性化信息检索技术研究”(PTZD2018004) 安徽省教学研究重点项目“OBE理念下应用型本科计算机硬件课程群建设研究与实践”(2018jyxm0445) 安徽省大规模在线开放课程(MOOC)示范项目“Java语言程序设计”(2018mooc127) 

出 版 物：《安阳工学院学报》 (Journal of Anyang Institute of Technology)

年 卷 期：2020年第19卷第2期

页      码：41-44,66页

摘      要：为了提高对网络信息大数据动态增量分布式检测和挖掘能力,提出基于相似度特征提取的网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法。构建网络信息大数据的异构存储结构模型,采用模糊分布式检测方法进行网络信息大数据动态增量特征分布式检测,提取网络信息大数据的相似度特征量,采用模糊聚类方法进行网络信息大数据动态增量分布式融合聚类处理,在模糊聚类中心进行网络信息大数据动态增量分布式检测和识别,实现网络信息大数据动态增量分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行网络信息大数据动态增量分布式挖掘的准确性较高,数据挖掘的查准率较高,识别能力较好。

主 题 词：网络信息 大数据 分布式挖掘 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19329/j.cnki.1673-2928.2020.02.011

馆 藏 号：203930104...