【摘 要】
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针对物联网大数据聚类精度较低的问题,提出基于人工智能技术的物联网大数据挖掘算法.通过建立维度控制机制,生成物联网数据模式树,初步获得数据挖掘范围,按照物联网数据特征检测符合要求的数据,并对聚类出的特征数据完成标准化处理,依靠人工智能中的神经网络技术,获取数据挖掘结果.实验结果表明,F-measure值最大可以提高15.01％、17.52％,而RI值最大可以提高20.32％、25.03％,算法的聚类精度明显有所提升.
【机 构】
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安徽警官职业学院,安徽 合肥 230031;合肥工业大学,安徽 合肥 230009
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针对物联网大数据聚类精度较低的问题,提出基于人工智能技术的物联网大数据挖掘算法.通过建立维度控制机制,生成物联网数据模式树,初步获得数据挖掘范围,按照物联网数据特征检测符合要求的数据,并对聚类出的特征数据完成标准化处理,依靠人工智能中的神经网络技术,获取数据挖掘结果.实验结果表明,F-measure值最大可以提高15.01％、17.52％,而RI值最大可以提高20.32％、25.03％,算法的聚类精度明显有所提升.
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