大数据环境下的多源数据演化更新研究

发布时间：2017-09-22 01:39

  本文关键词：大数据环境下的多源数据演化更新研究

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【摘要】：大数据环境下的多源数据呈现出数据量大、数据种类多、数据变化快的特点,这些特点对数据更新提出了新的挑战。通过分析大数据下多源数据的特点,定义了演化数据的概念,基于此建立了大数据的动态变频遍历更新模型。首先通过抽象数据的演化方式,建立了演化数据的势与稳定性概念,从而推导出更一般的代数意义上的演化运算工具;其次通过将运算工具导入大数据数据更新的实际应用中,推导出基于概率的变频遍历与动态权值模型;最后通过实验验证了在大数据环境下动态变频遍历模型(Dynamic Frequency Conversion Traversal,DFCT)对多源数据具有较高的更新效率。
【作者单位】： 武汉理工大学理学院;武汉大学计算机学院;
【关键词】： 大数据 演化数据 DFCT模型 数据更新
【基金】：国家自然科学基金项目(61502350) 湖北省自然科学基金项目(2014CFB289)资助
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 到稿日期:2015-11-18返修日期:2016-02-26本文受国家自然科学基金项目(61502350),湖北省自然科学基金项目(2014CFB289)资助。1引言大数据时代,数据呈现出新的特点,即需要处理的数据量更大,需要处理的数据种类更多,数据产生和变化的速度更快[1]。这些特点对大数据环境下的数据

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本文编号：898086