计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
4期
359-362
,共4页
云计算%海量数据%弱关联挖掘
雲計算%海量數據%弱關聯挖掘
운계산%해량수거%약관련알굴
Cloud computing%Huge amounts of data%Weak association mining
在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联.由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合.基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘.实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性.
在對雲計算環境下海量數據進行挖掘的過程中,容易齣現大量冗餘數據,造成數據間關聯性降低,導緻傳統的基于模糊神經網絡的雲計算環境下海量數據中弱關聯.由于容易陷入跼部最小,無法有效完成弱關聯的挖掘,提齣一種採用弱聚類算法的雲計算環境下海量數據中弱關聯挖掘方法,通過數據的描述特徵對數據特徵進行分解,依據數據特徵,對全部數據進行融閤.基于關聯決策概率將雲計算環境下海量數據進行有效劃分,完成所有數據特徵關聯概率的計算,通過弱聚類方法對屬性元素進行分類,將數量型元素轉換成類彆型,通過弱化關聯規則方法,對經聚類處理後的數據進行挖掘.實驗結果錶明,所提方法具有很高的高效性及有效性.
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