大数据的分类挖掘优化技术

发布时间：2018-03-20 09:03

  本文选题：大数据　切入点：信息融合　出处：《现代电子技术》2017年24期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高大数据的分类识别和检索性能,需要进行大数据优化挖掘,故提出一种基于弱关联性指数特征分布提取的大数据分类挖掘方法。对大数据信息流采用稀疏性融合方法进行聚类空间划分,通过自相关特征匹配方法进行大数据高维分形特征重组,采用向量量化方法进行大数据的基元分类的收敛性控制,提取大数据信息流的弱关联性指数特征,实现大数据的优化分类和挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大数据分类挖掘,提高了大数据挖掘检索的查准性和查全性,挖掘的准确性较高,抗干扰能力较好。
[Abstract]:In order to improve big data's performance of classification, recognition and retrieval, we need to carry out optimal mining of big data. Therefore, a method of big data classification and mining based on feature extraction of weak correlation index is proposed, and then the sparse fusion method is used to partition the clustering space of big data information flow. By using autocorrelation feature matching method to recombine big data's high-dimensional fractal features, vector quantization method is used to control the convergence of big data's primitive classification, and then the weak correlation index feature of big data information flow is extracted. The simulation results show that this method can improve the accuracy and anti-jamming ability of big data mining retrieval.
【作者单位】： 三峡大学计算机与信息学院;
【基金】：科学技术部重大研究计划项目(2016YFB0800403)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1638394