【摘 要】
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为解决多源异构大数据融合模型存在容错能力较低,导致多源异构大数据融合后的数据结构不完整等问题,构建一种基于循环神经网络的多源异构大数据融合模型.定位多源异构大数据节点,描述数据融合映射关系;利用循环神经网络控制隐含层节点数据,增强融合过程中容错能力,完成融合模型构建.实验结果表明,构建的融合模型可获取更多唯一元素数量,多源异构大数据融合后数据完整性系数为0.5,有效改善了数据结构,具有一定实际意义.
【基金项目】
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安徽省自然科学重点项目(KJ2019A0681),巢湖学院教学团队项目(ch19jxtd02)。
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为解决多源异构大数据融合模型存在容错能力较低,导致多源异构大数据融合后的数据结构不完整等问题,构建一种基于循环神经网络的多源异构大数据融合模型.定位多源异构大数据节点,描述数据融合映射关系;利用循环神经网络控制隐含层节点数据,增强融合过程中容错能力,完成融合模型构建.实验结果表明,构建的融合模型可获取更多唯一元素数量,多源异构大数据融合后数据完整性系数为0.5,有效改善了数据结构,具有一定实际意义.
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