网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法研究
梅莹莹
安徽三联学院,合肥230601
摘要：为了提高对网络信息大数据动态增量分布式检测和挖掘能力,提出基于相似度特征提取的网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法.构建网络信息大数据的异构存储结构模型,采用模糊分布式检测方法进行网络信息大数据动态增量特征分布式检测,提取网络信息大数据的相似度特征量,采用模糊聚类方法进行网络信息大数据动态增量分布式融合聚类处理,在模糊聚类中心进行网络信息大数据动态增量分布式检测和识别,实现网络信息大数据动态增量分布式挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行网络信息大数据动态增量分布式挖掘的准确性较高,数据挖掘的查准率较高,识别能力较好.
关键词：网络信息大数据分布式挖掘
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2020-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 41-44,66 )
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