基于血缘关系的数据分析方法的建立-论文.pdf

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1、科技情报开发与经济SC1一TECHINFORMATIONDEVELOPMENT＆ECONOMY2015年第25卷第4期文章编号：1005—6033(2015)04—0133—02收稿日期：2014—12—24基于血缘关系的数据分析方法的建立木姜振华，张晓磊(浪潮软件股份有限公司，山东济南，250101)摘要：通过建立血缘关系而去寻找最大扇出的上层，然后利用标签的智能化后期管理就可以将加工难度上移，建立分层h-y-的工厂模式，最终充分利用在血缘关系中数据加工活动形成的知识归纳。建立基于血缘关系的分析模型运行生态。关键词：数据分析；血缘关系；数据熵减；反向工程；运行生态中图分类号：G203文献

2、标识码：A目前，信息化进程快速推进了数据资产化，使应用涉及的数本的意义和价值。据量级快速膨胀，同时结构形式在不同领域呈现非对称式多元从效果上看，对数据进行熵减有利于我们甄别数据关系隐化。这种形势下，数据体现为一种野蛮生长的原始生态，数据主含的内在规律，也有利于我们建立具有良好适应性的数据生态体对要素的吸附力逐级降低，信息熵与数据生长同步线性上升，模型，为更好地认识和利用数据打下基础。可以合理畅想一下，对数据定位及信息提炼带来了巨大的挑战。因此，我们需要建立当我们就一个焦点议题开展讨论后，熵减让我们迅速聚焦到议一种稳定的数据组织和分析模型，使其更容易穿透数据阵列，有题的内核，甚至直面议题背后

3、隐含的现象实质，不必纠缠于不必效发现能提炼信息的数据金矿。要的信息干扰，对讨论内核进行强化呈现，智力活动所崇尚的方式也可以在计算活动中得以体现。熵减在某种意义上不是对某1依托血缘分析的数据熵减一类数据分析所采取的手段，而是对数据认识的宏观行为，其在对于使用数据的动机，除了对数据对象主体的认知识别之计算领域内的呈现方式，与我们对事物自然认知而采取的抽象外，还有要对数据呈现的显性和隐性规律进行发现，从自然语言和引申别无二致，如此深入下来，对熵减策略的研究更重要于对上看，脑力活动对数据处理的第一步就是降低数据间的差异化，熵减活动的归纳，通过对策略模型的推演，可以有效地发挥机器进行熵减的分析行为。

4、哲学家维特根斯坦认为，对于哲学本质的学习的能力，如果在策略模型的研究上实施开展，将会极大降低界定都属无法言说之物，应用到数据分析领域，数据存在一种由加工难度。内而外的泛化惯性，不断对原有数据形成新的描述，造成数据阵2建立标签关系的反向工程营的扩张，而其信息主体则是稳定的，对描述性数据和活动数据存在吸附力，属于无法言说的本质最边缘。立足于这种思想观当我们框定了熵减的方法体系后，在数据间建立血缘关系点，我们可以认为貌似松散无序的数据间存在一种牢固的血缘则显得尤为重要，由于数据生长动力呈现由内而外的泛化驱动，数据关系，因为所有数据都是基于信息主体泛化出的描述性和但是本身这种泛化在信息化过程中很多

5、是无组织的行为，缺少活动性数据，而这种熵减的动作其表现形式可以等同于对数据逻辑上预先定义，所以数据生成后，大量的数据关系被衰减掉，血缘关系的向上追溯，技术上则表现为一种寻找最大扇出的上从正向渠道难以对数据关系建立血缘，工程极其浩瀚复杂。由于层。血缘关系无法完全在数据生长中自然形成，正向人工干预又存这样，熵减的技术实现就是通过建立血缘关系而去寻找最在操作难度，所以反其道而行之则是唯一通道。数据加工的反向大扇出的上层，这种分析法易于在数据发现应用中，通过检索建性，优势首先体现在由微观到宏观的加工难度大幅下降，因为其立模糊入口点去组织发现数据，其与扇出或扇人点的血缘关系工作处于抽象的最底层，使采

6、用众包模式加工成为可能。其次，越近，入口点对其的吸附力越强、权重越高。但这样会出现另一这种加工模式，可以在有效建立一种数据关系的闭环管理的同个无法回避的问题，即通过活动在最外界的数据从体量上看相时，不会抑制数据生长的空间和速率，不会因加工效率低而凝固当可观，由外到内追溯扇出上层的劳动比较沉重，从而会理所当数据资产化的进程。然地采取抽样的方式进行，此项活动的进行必须假定数据世界在反向加工的过程中，需要通过标签联结数据关系，这时候观上层的有限集合认定上，坚信必定会将血缘关系归集到某几我们要关注标签的质量和复用度，由于标签定义存在难度，所以个关键数据表达之上，这样才会使本项活动的实施行为具备基要

7、松绑标签定义来促成数据加工的快速实施，解决的重点则迁移到标签在后期管理中的智能化上。首先，可以通过标签在关系基金项目：国家科技支撑计划资助项目“惩治与预防腐败体联结中的重复出现进行跟踪，识别是标签二义性还是加工者的系信息系统关键技术研究与示范”(项目编号：2O12BAH43B00)。活动差异。活动差异标签最基本的处理方法是进行聚合，形成知】4】姜振华，张晓磊基于血缘关系的数据分析方法的建立本刊E-mail：bjb@sxi