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在大数据时代,概念漂移检测技术用于解决数据流的动态性问题,还存在不足之处.为此,该文基于概念漂移检测算法对大数据下数据流聚类挖掘算法进行优化,提出了改进的FKNN模型算法,解决了算法中的需要专家及运算效率比较低下以及采样密度必须足够大或者说维度比较低的难题.
数据流聚类挖掘算法优化研究
【摘 要】
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在大数据时代,概念漂移检测技术用于解决数据流的动态性问题,还存在不足之处.为此,该文基于概念漂移检测算法对大数据下数据流聚类挖掘算法进行优化,提出了改进的FKNN模型算
【机 构】
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曲阜师范大学软件学院
【出 处】
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曲阜师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61601261);山东省自然科学基金博士基金(ZR2016FB20);山东省高等学校科技计划(J17KA062);教育部产学合作协同育人项目(201602028014)
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