【摘 要】
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为了解决传统多模态异构大数据检测算法存在的存储极值高、QTI指标低,而导致数据模态混乱的问题,为解决此问题,建立基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法。以异构语料库
【基金项目】
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教育部科技发展中心产学研创新基金-“智融兴教”基金课题(2018A01002),全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(2019-AFCEC-019),2018年广东省教育厅质量工程-教育教学改革研究与实践项目(GDJG2019284)
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为了解决传统多模态异构大数据检测算法存在的存储极值高、QTI指标低,而导致数据模态混乱的问题,为解决此问题,建立基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法。以异构语料库作为大数据支撑背景,借助多模态均值分类器,确定相似性检测度量值,搭建基于K-均值聚类的多模态异构体系。在此基础上,利用多模态型TAN检测网络,恢复处于异构状态的大数据结构体,再通过计算粗糙权重水平的方式,实现多模态异构大数据检测算法研究。应用实验结果表明,与MapReduce检测手段相比,应用异构型检测算法后,大数据结构存储极值出现明显的下
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