【摘 要】
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在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联。由于容易陷入局部最
【机 构】
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玉林师范学院计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学
【基金项目】
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广西教育科学“十二五”规划2014年度广西学生资助研究专项课题《基于数据挖掘的广西高校贫困生认定工作研究》(2014ZZ008)
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在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联。由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合。基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘。实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性。
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