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时间:2018-12-02
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1、云计算环境下的海量数据特定特征挖掘技术摘要:针对传统云端计算过程中的数据特定信息提取不精确的问题,提出一种云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法。采用矩阵节点差分模型进行数据的有序排列,避免传统方法中的数据混乱造成提取数据不精确,庞大的云端数据量致使数据的定位不精准,为了避免此类问题的产生,使用多维数据定位计算,能够有效地解决定位不准的问题,最终可以成功的对数据信息进行有效提取。为Y验证设计云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法的有效性,设计了对比仿真实验,实验结果充分证明了该方法能够有效地解决数据提取不精确的问题。本文采集自网络,本站发布的
2、论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除匕转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词:云计算;数据特定特征;特征挖掘技术;提取精度中图分类号:TN911?34;G420文献标识码:A文章编号:10047373X(2017)13?0178?03Abstract:Fortheimprecisedataspecificinformationextractionintheprocessoftraditionalcloudcomputing,aspecificcha
3、racteristicminingmethodofmassivedataincloud云计算环境下的海量数据特定特征挖掘技术摘要:针对传统云端计算过程中的数据特定信息提取不精确的问题,提出一种云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法。采用矩阵节点差分模型进行数据的有序排列,避免传统方法中的数据混乱造成提取数据不精确,庞大的云端数据量致使数据的定位不精准,为了避免此类问题的产生,使用多维数据定位计算,能够有效地解决定位不准的问题,最终可以成功的对数据信息进行有效提取。为Y验证设计云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法的有效性,设计了对比仿真实验,
4、实验结果充分证明了该方法能够有效地解决数据提取不精确的问题。本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除匕转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词:云计算;数据特定特征;特征挖掘技术;提取精度中图分类号:TN911?34;G420文献标识码:A文章编号:10047373X(2017)13?0178?03Abstract:Fortheimprecisedataspecificinformationextractionintheproc
5、essoftraditionalcloudcomputing,aspecificcharacteristicminingmethodofmassivedataincloudcomputingenvironmentispresented.Thematrixnodedifferencemodelisusedtoarrangethedataorderly,andavoidtheimpreciseextractiondatacausedbydataconfusionofthetraditionalmethod.Thehugeclouddatamake
6、sthedatapositioningimprecise.Inordertoeliminatetheaboveproblem,themultidimensionaldatapositioningcalculationisadoptedtosolvetheproblemofimprecisepositioningeffectively,andextractthedatainformationsuccessfully.Inordertoverifytheeffectivenessofthemassivedataspecificcharacteri
7、sticminingmethodincloudcomputingenvironment,thecontrastsimulationexperimentwasdesigned.Theexperimentalresultsfullyprovethatthemethodcanimprovetheaccuracyofthedataextractioneffectively.Keywords:cloudcomputing;dataspecificcharacteristic;featureminingtechnology;extractionaccur
8、acyo引言随着科技的快速发展,数据信息时代逐渐向着云时代变迁,数据的运算存储已经由传统的硬盘存储逐渐发展成为云端计算存储[1]。通过云端的计算存储己经在很大程度上
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