云计算环境下非连续数据路径挖掘优化分析

摘要：

为提高非连续数据的利用率,需要对非连续数据路径进行挖掘.当前基于本体论的非连续数据路径挖掘方法,通过领域知识与数据库的无缝连接完成数据路径的挖掘,过程中重复数据的清洗效果较差,挖掘所用能耗较高,无法实现高质量的数据路径挖掘.提出依据模糊支持向量机,对非连续数据路径进行挖掘,通过统一标准格式,对数据排序的关键字中比较繁杂的表现形式,进行规格化地处理,将数据的格式进行统一;对排序关键字内的单词实施排序操作,增强非连续数据库内,数据排序结果单一性,以达到减少挖掘所用能耗的目的.通过候选的支持向量机减小数据训练数量,利用模糊隶属度法,对支持向量机建立模糊支持向量机起到的作用进行增强.采用POS法完成训练决策函数时获得的支持向量机集合的寻优操作,采并选出使挖掘误差为最小的向量子集对决策函数进行训练,以得到非连续数据路径挖掘最优结果.仿真表明,上述方法可对重复数据进行高效清洗,实现了高精度地数据路径挖掘,减少了数据挖掘所用能耗.

关键词：云计算、非连续、数据路径、挖掘

所属期刊栏目：35

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅科学技术研究项目151574

在线出版日期：2018-08-13（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：432-435