【摘 要】
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在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂,导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题,为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法.首先分析用户 自适应访问行为
【机 构】
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重庆医科大学医学信息学院,重庆400016
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在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂,导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题,为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法.首先分析用户 自适应访问行为.根据分析结果挖掘对应的访问初始数据.建立增量贝叶斯分类模型,利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分,并实现对访问数据的分类处理.按照访问大数据的类别设置统计指标,以挖掘并处理完成的初始数据为基础,实现自适应访问大数据的统计.通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比,发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了 0.34％.
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