针对电力企业关键信息基础设施大量业务数据易遭受网络攻击的现象,基于各业务信息系统下已有的网络安全设备,通过辅助设备采集流量......

数据挖掘的聚类算法Canopy-Krneans是分析数据内在价值的常用工具之一，传统的基于集中控制的方式算法执行效率，在今天大数据环境下，有......

智能化的公共交通发展建设是当今智慧城市建设的主体之一,利用大数据分析技术辅助解决交通问题、提高公共交通工具运载效率,改善公......

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由于传统的Canopy-Kmeans算法在中心点的选取存在随机性,其迭代过程的冗余计算降低了算法的运行效率.文中基于"最小最大原则"和三......

随着数据规模的爆炸式增长,利用K-means等聚类算法挖掘大数据的潜在价值,已成为一个当前较为重要的研究方向。将Canopy算法与K-mea......

协同过滤推荐算法是目前最常用的推荐算法。虽然协同过滤推荐算法已经得到了广泛的应用,但是其中仍然存在数据稀疏性问题和冷启动......

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原......

随着互联网和3G的迅猛发展,其数据具有海量、多样、异构、动态变化等特性。面对这些海量数据,常常陷入“数据丰富,信息贫乏”的尴......

大数据时代数据呈爆炸式增长,海量数据的处理显得愈发重要,因此多种大数据处理框架应运而生,如Hadoop,Strom,Spark等。在图像处理......