10.3969/j.issn.2095-2163.2020.06.035
面向MapReduce的大数据分类模型及算法
针对传统的大数据分类模型及算法存在处理数据时间长的缺陷问题,开展了面向MapReduce的大数据分类模型及算法的研究.构建大数据分类模型,挖掘有效数据点,排列数据组合方式,划分数据局部连接方式,获取局部节点微簇数据,计算节点数据组中冗余数据及无效数据增量值,重构中心节点样本算法,调整集成数据分类策略,优化更新数据集成分类方式.设计实验,模拟实验环境,验证提出模型计算法在实际应用中可缩短数据处理时间,具有实际研究价值.
MapReduce、大数据、分类模型、算法研究
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TP311(计算技术、计算机技术)
2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
148-151
