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题名多模态异构大数据混合属性特征匹配筛选算法
被引量：1
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作者
张燕
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机构
新疆师范大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第3期119-122,共4页
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基金
新疆师范大学校级教学研究与改革项目(SDJG2022-14)
新疆维吾尔自治区“十四五”重点学科招标课题(23XJKD0202)
国家自然科学基金地区项目(41561100)。
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文摘
多模态异构大数据混合了多种属性数据,具有数据类型繁杂、数据维度较高的特点,在数据挖掘过程中容易降低多模态异构大数据利用率。为了提高特征匹配紧密度,提出多模态异构大数据混合属性特征匹配筛选算法。建立距离矩阵对多模态异构大数据实施混合属性降维;采用主成分分析法提取降维后的数据主成分,将提取到的主成分作为数据混合属性备选特征;计算主成分互信息,筛选互信息值大于1的数据特征,聚集同属性相似特征,实现特征匹配。在4个多模态异构大数据集中进行应用测试,测试结果表明所提算法匹配紧密度均高于0.8,由此证明,该算法具有较高的混合属性特征匹配质量。
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关键词
多模态异构大数据
混合属性
距离矩阵
主成分分析法
特征匹配
相似度
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Keywords
multimodal heterogeneous big data
mixed attribute
distance matrix
PCA
feature matching
similarity
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
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