大型Web网络数据中心资源高效挖掘技术研究

发布时间：2018-03-19 01:08

  本文选题：Web网络　切入点：数据中心　出处：《现代电子技术》2017年24期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在大型Web网络数据中心构架中包含海量的多媒体信息资源,为了高效挖掘资源,提高资源的调度能力,提出一种基于模糊语义本体映射的大型Web网络数据中心资源高效挖掘技术。对大型Web网络数据中心的资源信息流进行信息流重建,采用泛化学习方法进行资源信息流的模糊聚类处理,结合语义本体映射方法实现互信息特征提取,以提取的特征为训练集,进行数据迭代,实现资源优化挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大型Web网络数据中心资源挖掘的准确性较好,资源调度的效率得到提高。
[Abstract]:Large amount of multimedia information resources are included in the framework of large Web network data center. In order to mine resources efficiently and improve resource scheduling ability, This paper presents an efficient resource mining technique for large Web network data center based on fuzzy semantic ontology mapping, and reconstructs the resource information flow of large Web network data center. Using the generalized learning method to deal with the fuzzy clustering of the resource information flow and the semantic ontology mapping method to realize the feature extraction of mutual information, taking the extracted feature as the training set, the data iteration is carried out, and the resource optimization mining is realized. The simulation results show that, The efficiency of resource scheduling is improved by using this method in large Web network data center resource mining.
【作者单位】： 贵州师范大学;
【基金】：贵州省科学技术协会研究项目(201602号)
【分类号】：TP308;TP311.13

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本文编号：1632130