基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法

传统的数据整合方法往往无法有效地处理这些异构数据,因此需要一种更为智能的方法来解决这个问题,现提出基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法。首先,基于模糊聚类算法提取多源异构数据特征,对这些数据进行归类,然后采取适当的处理策略,其次,生成数据中台智能整合函数,汇总并处理数据中台智能整合函数的节点,最后,实现多源异构数据中台的智能聚合。实验结果表明:该实验以20min为单位时长,该数据整合的速率在整体实验中,相较于传统方法,该文方法的数据整合速率明显优于传统方法,证明基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法在处理大规模多源异构数据时仍具有较高的效率。

基于多模态数据融合的城中村社会治理大数据模型构建与算法创新

针对城中村社会治理中信息分散、决策不准确等问题,提出一种基于多模态数据融合的大数据模型构建方法。采用多模态数据融合策略,将不同类型的数据进行融合和关联,以获取更全面、准确的城中村社会治理信息。为了实现数据融合,引入了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等深度学习方法,通过对不同数据模态进行特征提取和表示学习,进一步增强模型的表达能力和泛化能力。实验结果表明,与传统的方法相比,所提出的模型和算法能够更准确地预测社会问题,优化资源配置,提高城中村社会治理的效能和效果。