基于SVM的物联网大数据有效信息过滤挖掘

摘要：

传统的物联网大数据信息过滤方法由于忽略了对大数据特征的提取，过滤效果和去噪处理对仿真结果的影响，导致过滤精度低、性能差。提出基于支持向量机（SVM）的物联网大数据有效信息过滤挖掘算法。首先，进行了物联网大数据系统模型构建与特征提取，对有效信息特征进行了关联维特征提取预处理，对有效信息数据的关联因子进行排序，提取关联度主特征量，设计滤波器非关联信息进行合理过滤，对所有的数据进行规整处理，转换到相同的区间进行处理，实现数据规约，基于支持向量机SVM算法实现数据有效信息特征挖掘。仿真结果表明，采用该算法进行大数据有效信息过滤，精度较高，性能优越，展示了较好的应用价值。

关键词：物联网、数据挖掘、支持向量机

所属期刊栏目：23

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51275085；沈阳市科技基金F16226600

在线出版日期：2016-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1533-1537