【摘 要】
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传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用
【基金项目】
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赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170604)。
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传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用性较强。
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