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异构集群中非结构化大数据检测方法
被引量:
1
1
作者
李亚红
龚喜平
冯庆华
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020年第7期170-175,共6页
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化...
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法。分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力。实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势。
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关键词
异构集群
非结构化大数据
检测识别
特征
提取
模糊闭频繁项集特征量
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职称材料
题名
异构集群中非结构化大数据检测方法
被引量:
1
1
作者
李亚红
龚喜平
冯庆华
机构
南阳理工学院计算机与信息工程学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020年第7期170-175,共6页
基金
多数据库系统集成方案的研究(132102210157)。
文摘
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法。分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力。实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势。
关键词
异构集群
非结构化大数据
检测识别
特征
提取
模糊闭频繁项集特征量
Keywords
heterogeneous clusters
unstructured big data
detection and identification
feature extraction
fuzzy closed frequent itemset eigenquantity
分类号
TP391 [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
异构集群中非结构化大数据检测方法
李亚红
龚喜平
冯庆华
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2020
1
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