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蜂窝移动网络大数据聚类异常挖掘方法仿真: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2024年第2期41卷 406-409,414页; 作者：李红艳徐寅森张子栋商丘学院计算机工程学院河南商丘476000 集美大学计算机工程学院福建厦门361021; 蜂窝移动网络可提供话音、数据、视频图像等业务,具有终端移动性、越区切换和跨本地网自动漫游功能,因此上述网络环境中的数据为移动宽带数据流量,数据量巨大,并一直处于自更新状态,导致其聚类过程中易产生异常数据。针对上述问题,提出...; 蜂窝移动网络可提供话音、数据、视频图像等业务,具有终端移动性、越区切换和跨本地网自动漫游功能,因此上述网络环境中的数据为移动宽带数据流量,数据量巨大,并一直处于自更新状态,导致其聚类过程中易产生异常数据。针对上述问题,提出蜂窝移动网络大数据聚类异常挖掘方法。根据蜂窝移动网络的结构、数据存储结构以及数据特征,对数据属性聚类,并提取异常数据的弱相关特征值。基于以上情况,将提取的弱相关特征值输入至聚类器中,挖掘蜂窝移动网络大数据的异常数据。实验结果表明,蜂窝移动网络大数据量逐渐增多时,研究方法的挖掘准确性仍能保持在98.5%以上,耗时可控制4ms以内,漏检率始终低于1%,误检率不超过2%。以上所得数据说明该方法的应用可靠性更优。; 来源：详细信息评论

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