【摘 要】
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在海量网页模式下,特定数据分布差异性较大,受到关联数据和毗连特征数据的强烈干扰,导致特定目标数据的挖掘难度增大.提出一种基于三阶自相关特征自适应学习的海量网页模式下
【机 构】
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福建对外经济贸易职业技术学院信息技术系
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在海量网页模式下,特定数据分布差异性较大,受到关联数据和毗连特征数据的强烈干扰,导致特定目标数据的挖掘难度增大.提出一种基于三阶自相关特征自适应学习的海量网页模式下的特定数据快速挖掘模型.构建了海量网页模式下的特定数据的分布结构和数据信息流模型,对数据信息流进行抗干扰滤波处理,对去干扰后的特定数据进行融合聚类分析,以此为基础提取三阶自相关特征,通过自适应学习分类方法实现特定数据的优化挖掘.试验结果表明,该数据挖掘方法的执行时间较短,收敛性较好,特定数据挖掘的准确度较高,性能优越于传统算法.
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