环形网络大数据关联特征无规则挖掘算法仿真

环形网络的大数据特征相似度较高,挖掘任务量大,数据关联规则挖掘的阈值以及近邻个数具有随机性,加大了大数据特征挖掘的难度。为此提出环形网络大数据关联特征无规则挖掘算法。构建语义概念树,利用该模型分析环形网络分布结构特征。采用信息融合方法匹配环形网络大数据的分块结构。基于匹配结果对重构后的环形网络完成关联规则特征提取,以提取的关联特征用作特征信息素,实现环形网络大数据关联特征的无规则挖掘。仿真中测试上述方法的挖掘准确率测试、挖掘用时指标,实验结果表明了上述方法的大数据关联特征无规则挖掘效率高,可靠性强。