基于数据共享的大数据特征快速提取方法

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随着信息化水平的提升,数据具有体量增加、来源增多等特性,特征提取速度与精度受到了不利影响,为数据共享带来了极大的阻碍,故提出基于数据共享的大数据特征快速提取方法研究。由于环境、设备、人为等因素的影响,导致获取的大数据中存在多噪、缺失等问题,以数据库文本数据为例,对其进行消噪、补全等处理。以此为基础,应用遗传算法选择大数据特征,使用节点部署模型,在数据共享方法下快速提取大数据特征。以提取特征为依据,采用线性分类器对数据进行分类,根据数据集的关联性构建数据共享模型,实现大数据特征快速提取。实验数据显示:相较于对比方法,应用提出方法获得的大数据特征提取时间更短,特征提取平均误差更小。
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