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海量数据挖掘算法研究是当前数据挖掘研究领域的热点问题。以网络终端海量数据分布处理及软硬件资源共享为基础,以两变量线性关联效应测度学习算法设计为例,设计出基于超海量数据各终端数据分布处理的学习算法,并运用实验数据验证了该学习算法的有效性。该学习算法设计为海量数据云计算提供了应用思路。
基于海量数据关联效应测度算法的设计
【摘 要】
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海量数据挖掘算法研究是当前数据挖掘研究领域的热点问题。以网络终端海量数据分布处理及软硬件资源共享为基础,以两变量线性关联效应测度学习算法设计为例,设计出基于超海量数据各终端数据分布处理的学习算法,并运用实验数据验证了该学习算法的有效性。该学习算法设计为海量数据云计算提供了应用思路。
【机 构】
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西安交通大学经济与金融学院,西安财经学院统计学院
【出 处】
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统计与信息论坛
【发表日期】
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2012年07期
【基金项目】
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全国统计科学重点研究项目《统计数据质量多维系数诊断方法理论与应用研究》（2010LB35）,陕西省社会科学基金《金融危机对在陕外商投资的影响及应对措施研究》（09E20）.
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