云计算平台的海量数据知识提取框架

针对从海量数据中分析与提取知识计算时间高的问题,提出一种基于Hadoop的知识提取算法.本文结合Hadoop的并行处理能力与分布式存储特点,设计了一种知识提取框架,可兼容不同的原型约简方法.基于Map Reduce编程方法将约简方法并行化处理,并且设计了分类准确率高、计算速度快的原型约简组合规则.最终基于真实UCI大数据集进行实验,本框架将最近邻分类器的分类时间提高两个数量级.