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复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法研究
被引量：
15
1
作者
梅毅
熊婷
罗少彬
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第9期239-243,共5页
由于复杂属性环境下的大数据挖掘工作需要涉及到对大数据的分析、清理、转换和集成等一系列操作,导致以往提出的复杂属性环境下大数据挖掘方法无法同时拥有较强的准确性、稳定性和实用性,故提出复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方...
由于复杂属性环境下的大数据挖掘工作需要涉及到对大数据的分析、清理、转换和集成等一系列操作,导致以往提出的复杂属性环境下大数据挖掘方法无法同时拥有较强的准确性、稳定性和实用性,故提出复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法。所提方法利用NoSQL数据库的物理分散逻辑,在复杂属性环境下构建NoS QL数据库,给出挖掘条件,对数据库中大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性进行分布式挖掘,经由挖掘公式给出挖掘结果。利用挖掘聚类公式对大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性挖掘结果进行聚类,获取所提方法的最终挖掘结果。经实验分析可知,所提方法在挖掘工作中具有较强的准确性、稳定性和实用性。
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关键词
复杂属性环境
NOSQL
分布式
大数据挖掘
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职称材料
题名
复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法研究
被引量：
15
1
作者
梅毅
熊婷
罗少彬
机构
南昌大学科学技术学院计算机系
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第9期239-243,共5页
文摘
由于复杂属性环境下的大数据挖掘工作需要涉及到对大数据的分析、清理、转换和集成等一系列操作,导致以往提出的复杂属性环境下大数据挖掘方法无法同时拥有较强的准确性、稳定性和实用性,故提出复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法。所提方法利用NoSQL数据库的物理分散逻辑,在复杂属性环境下构建NoS QL数据库,给出挖掘条件,对数据库中大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性进行分布式挖掘,经由挖掘公式给出挖掘结果。利用挖掘聚类公式对大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性挖掘结果进行聚类,获取所提方法的最终挖掘结果。经实验分析可知,所提方法在挖掘工作中具有较强的准确性、稳定性和实用性。
关键词
复杂属性环境
NOSQL
分布式
大数据挖掘
Keywords
complex attribute environment
NoSQL
distributed
big data mining
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法研究
梅毅
熊婷
罗少彬
《科学技术与工程》
北大核心
2017
15
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