区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法研究

近年来,虽然我国大数据技术的发展水平有所提升,但是分类算法存在分类准确性问题和计算能力问题,而在区块链框架体系下,以优化决策树模型为基础的大数据分类算法,具有数据加密的特点,能够形成分布类型的决策树模型,精准进行数据的分类处理,优化决策树算法,有效解决传统大数据分类算法的问题。基于此,分析区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法应用意义,提出几点算法技术的应用措施,旨在为增强技术发展水平而提供帮助。

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。