【摘 要】
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在混合云环境下数据流具有扰动性,对关联数据的挖掘的误差较大.针对散乱点云自适应压缩挖掘算法的抗干扰性不好的问题,提出一种基于数据信息流相空间重构和关联规则特征提取
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在混合云环境下数据流具有扰动性,对关联数据的挖掘的误差较大.针对散乱点云自适应压缩挖掘算法的抗干扰性不好的问题,提出一种基于数据信息流相空间重构和关联规则特征提取的混合云环境下数据流挖掘算法.首先构建混合云环境下大数据信息流时间序列分析模型,进行数据结构分析,然后对混合云环境下数据信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中进行关联规则特征提取,以提取的特征作为信息素引导数据定位挖掘,实现数据挖掘算法改进.最后通过仿真实验进行性能测试,结果表明,采用该算法进行混合云环境下数据挖掘的特征提取聚敛性较好,数据挖
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