【摘 要】
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在大数据流中,由于数据特征的未知性,如何分配数据资源是一个难题。为了解决这个问题,提出一种大数据环境下基于数据特征预测和改进自组织映射SOM(Self-organizing maps)的资
【机 构】
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晋城职业技术学院信息工程系,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873153)
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在大数据流中,由于数据特征的未知性,如何分配数据资源是一个难题。为了解决这个问题,提出一种大数据环境下基于数据特征预测和改进自组织映射SOM(Self-organizing maps)的资源管理算法。根据数据的体积和速度变化,通过自回归模型对下一时间间隔到达的数据的特征进行估计,估计值用数据特征(CoD)向量表示;利用粒子群优化PSO算法来优化SOM算法的权重分布,形成改进型SOM算法,对CoD向量进行聚类,动态创建和分配云资源集群。这些集群以拓扑排序的方式创建,集群之间的联系越多,它们的排序越接近,利用
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