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基于Hadoop的数据挖掘技术在测光红移上的研究
被引量:
13
1
作者
钱维扬
王俊义
仇洪冰
《电子技术应用》
北大核心
2016年第9期111-114,共4页
天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学...
天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。
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关键词
数据挖掘
机器学习
HADOOP平台
mlpqna
算法
测光红移
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职称材料
题名
基于Hadoop的数据挖掘技术在测光红移上的研究
被引量:
13
1
作者
钱维扬
王俊义
仇洪冰
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室
出处
《电子技术应用》
北大核心
2016年第9期111-114,共4页
基金
国家自然科学基金项目(6126017)
广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019334)
文摘
天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。
关键词
数据挖掘
机器学习
HADOOP平台
mlpqna
算法
测光红移
Keywords
data mining
machine learning
Hadoop
mlpqna
photometric redshifts
分类号
TN93 [电子电信—信号与信息处理]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Hadoop的数据挖掘技术在测光红移上的研究
钱维扬
王俊义
仇洪冰
《电子技术应用》
北大核心
2016
13
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