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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2014年
4期
10-13
,共4页
关联效应%连接函数%挖掘算法
關聯效應%連接函數%挖掘算法
관련효응%련접함수%알굴산법
现实中海量数据往往持续地产生,如何实现信息和知识的动态挖掘已成为人们关注的理论问题.根据数据集分批分步输入处理的思想,以Copula连接函数为理论基础,给出一种有效海量数据的关联分步测度算法,通过模拟实验验证了该算法的可行性,结果显示所设计的关联算法能显著提高关联效应测量的效率,并能有效地解决超海量数据关联效应的测度问题.
現實中海量數據往往持續地產生,如何實現信息和知識的動態挖掘已成為人們關註的理論問題.根據數據集分批分步輸入處理的思想,以Copula連接函數為理論基礎,給齣一種有效海量數據的關聯分步測度算法,通過模擬實驗驗證瞭該算法的可行性,結果顯示所設計的關聯算法能顯著提高關聯效應測量的效率,併能有效地解決超海量數據關聯效應的測度問題.
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