云计算平台的海量数据知识提取框架

摘要：

针对从海量数据中分析与提取知识计算时间高的问题,提出一种基于Hadoop的知识提取算法.本文结合Hadoop的并行处理能力与分布式存储特点,设计了一种知识提取框架,可兼容不同的原型约简方法.基于MapReduce编程方法将约简方法并行化处理,并且设计了分类准确率高、计算速度快的原型约简组合规则.最终基于真实UCI大数据集进行实验,本框架将最近邻分类器的分类时间提高两个数量级.

关键词：海量数据、知识提取、原型约简、云计算、并行计算、数据聚类

所属期刊栏目：25

分类号：TP3;TN9

资助基金：广东省自然科学基金S2013010011858;广东省高校优秀青年创新人才培养计划2012LYM0125

在线出版日期：2016-12-13（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：216-220