基于模糊核递归计算的海量Web数据访问优化算法

发布时间：2018-10-10 17:27

【摘要】：Web数据的访问一直是当前研究的热门话题。随着网络规模的扩大,海量Web数据访问受到了很大限制,高纬度的数据会大幅的打乱数据知识模式规则,数据可视化结构不能满足算法知识发展的要求,导致海量Web数据访问耗时。为此提出一种基于模糊核递归计算的海量Web数据访问优化算法。计算数据模糊核特征,利用隶属度函数表示模糊特征的归属,利用模糊核递归判别从这些海量数据中发现有用知识包括模式规则、可视化结构。实验表明,该方法能够较好地完成海量Web数据的优化方法,时间复杂度大幅降低。
[Abstract]:Access to Web data has been a hot topic in current research. With the expansion of network scale, massive Web data access has been greatly restricted, high latitude data will significantly disrupt the rules of data knowledge patterns, data visualization structure can not meet the requirements of the development of algorithm knowledge. Resulting in massive Web data access time. In this paper, a massive Web data access optimization algorithm based on fuzzy kernel recursive computation is proposed. The fuzzy kernel features of the data are calculated and the membership function is used to express the attribution of the fuzzy features. The useful knowledge including pattern rules and visual structure is found from these massive data by recursive discriminant of fuzzy kernels. Experiments show that this method can achieve the optimization of massive Web data, and the time complexity is greatly reduced.
【作者单位】： 苏州工业职业技术学院;
【基金】：中国电子教育学会高职高专计算机类专业2012年度规划课题(CESEZ2012-49)
【分类号】：TP393.08

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