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基于Apriori算法的船用物联网多来源数据深度挖掘方法 被引量:1

Deep mining method of multi-source data in internet of things based on Apriori algorithm
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摘要 随着物联网技术的不断发展,物联网空间内的数据源开始呈现出多来源的性质。在此种性质作用下,传统数据挖掘方法无法更深层次的对数据进行挖掘,通过对数据来源的分析发现,Apriori算法能够有效地解决这一问题,因此提出基于Apriori算法的物联网多来源数据深度挖掘方法。通过对物联网内数据来源关系的分析、挖掘模型的建立、Apriori算法计算及Apriori算法挖掘执行4部分的描述,完成对提出方法的设计。最后,通过数据仿真实验来证明提出的方法能够满足物联网多来源数据深度挖掘的需要。 With the continuous development of Internet of things technology,the data sources in the space of the Internet of things begin to show the nature of multi-source.Under the action of this nature,the traditional data mining method can not mine the data more deeply.Through the analysis of the data source,it is found that the Apriori algorithm can effectively solve this problem,so a multi-source data depth mining method based on Apriori algorithm is proposed.Through the analysis of the data source relationship in the Internet of things,the establishment of mining model,the calculation of Apriori algorithm and the description of Apriori algorithm mining execution,the establishment of the proposed method is completed.Finally,the proposed method can meet the needs of multi-source data depth mining in the Internet of things through data simulation experiments.
作者 孟敏 MENG Min(Department of Electronic Information,Wuxi Institute of Arts and Technology,Wuxi 214206,China)
出处 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第24期193-195,共3页 Ship Science and Technology
关键词 APRIORI算法 物联网 多来源 挖掘 Apriori algorithm internet of things multi-source mining
作者简介 孟敏(1981-),女,硕士,讲师,研究方向为网络安全及物联网技术。
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参考文献3

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共引文献36

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