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云计算环境下用户兴趣数据的准确检测,能够更好的提升数据管理质量。对用户数据的准确检测,需要对空间数据聚类过程进行自适应训练,获取数据聚类目标函数,完成对某一特征数据的准确检测。传统方法先给出数据检测空间的最优置信度,表述空间数据的采样时间长度,但忽略了获取数据聚类目标函数,导致检测精度偏低。提出基于空间自相关性的云计算环境下用户兴趣数据检测方法。上述方法先利用邻域对象的空间自相关性理论,获取离群空间数据和其邻域空间数据的距离,对各个数据进行聚类,获取数据均值参考点,并对生成的数据均值参考点进行拟合,