【摘 要】
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传统的数据特征采集方法能够对数据的属性特征以及专属特征进行快速的深层识别采集,但是面对大数据分析环境下,由于大数据的特征提取过程比较繁琐,同时属性特征比较多,是用传
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传统的数据特征采集方法能够对数据的属性特征以及专属特征进行快速的深层识别采集,但是面对大数据分析环境下,由于大数据的特征提取过程比较繁琐,同时属性特征比较多,是用传统的数据特征采集方法已经不在适用,针对上述情况,提出一种基于大数据分析的海量数据特征智能采集方法。使用对应的节点部署模型代替传统的数据特征采集方法,有效的加强了对海量大数据的特征识别能力,避免出现特征分析错误以及数据干扰,优化了多特征融合采集算法,避免了采集过程特征提取不全的现象。为了有效的验证提出的基于大数据分析的海量数据特征智能采集方法的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析,有效的验证了提出的数据特征采集方法的有效性。
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