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现有的海量统计数据分类挖掘方法基于朴素贝叶斯等,分类准确度较低、执行效率较低。针对这些问题,利用大数据的超大规模、高度可伸缩特性和关联分类在分类挖掘的优势,通过建立MapReduce任务、关联分类和剪枝分类规则,提出高效的大数据下的海量统计数据分类挖掘方法。
大数据下的海量统计数据分类挖掘方法研究
【摘 要】
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现有的海量统计数据分类挖掘方法基于朴素贝叶斯等,分类准确度较低、执行效率较低。针对这些问题,利用大数据的超大规模、高度可伸缩特性和关联分类在分类挖掘的优势,通过建
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,贵州省电力大数据重点实验室贵州理工学院
【出 处】
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福建电脑
【发表日期】
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2017年1期
【基金项目】
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贵州省电力大数据重点实验室(贵州理工学院)开放基金课题;国家统计局全国统计科学研究重点项目(2015LZ22);重庆市教委人文社会科学重点项目(15SKG131)
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