大数据中用户特征信息优化定位检测仿真

摘要：

对大数据中用户特征信息定位检测,能够有效提高大数据中用户搜索效率.对特征信息的定位检测,需要先给出极限学习机的目标函数,进而优化相关参数,完成用户特征信息定位检测.传统方法利用差分图像像素行、列的粗糙度特征,引入彩色梯度的方向信息,计算梯度幅值,但忽略了优化相关参数,导致检测精度偏低.提出基于捕鱼算法优化结合极限学习机的用户特征信息定位检测方法,给出单独应用极限学习机用户特征信息定位检测的目标函数,介绍了捕鱼算法中转移搜索、缩面搜索和增速搜索的应用条件和优化函数,通过捕鱼算法出发对极限学习机进行参数优化,设计优化流程.对用户特征信息挖掘进行归一化处理并制定权值比例,最贴近现实的用户特征信息定位检测结果.实验结果表明,所提方法在单步定位中用户特征信息挖掘深入,具有很高的使用价值.

关键词：大数据、用户特征信息、定位检测

所属期刊栏目：34

分类号：TP393.029(计算技术、计算机技术)

资助基金：东莞市社会科技发展一般项目2017507154412

在线出版日期：2017-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：357-360