【摘 要】
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针对大数据智能分类效率低、占用率较高的问题,提出了一种云计算下低占用率大数据智能分类方法,采用贝叶斯算法构建智能分类模型,使其后续分类时通过朴素贝叶斯智能分类器可以将容错率降到最小,并构建压缩函数及选择特征使其能够和源数据之间的区分程度相同的,对智能分类模型进行训练,通过训练后的分类模型对源数据进行特征分类,最终完成云计算下大数据智能分类的目的。仿真结果表明,使用改进方法对大数据分类,其计算过程简
【基金项目】
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江苏省高校教学管理研究课题(JY2016031),江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-54849),江苏省高校自然科学研究项目(15KJD520005)。
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针对大数据智能分类效率低、占用率较高的问题,提出了一种云计算下低占用率大数据智能分类方法,采用贝叶斯算法构建智能分类模型,使其后续分类时通过朴素贝叶斯智能分类器可以将容错率降到最小,并构建压缩函数及选择特征使其能够和源数据之间的区分程度相同的,对智能分类模型进行训练,通过训练后的分类模型对源数据进行特征分类,最终完成云计算下大数据智能分类的目的。仿真结果表明,使用改进方法对大数据分类,其计算过程简单、空间占用率较低,能够有效的缩短数据分类时间,鲁棒性较强。
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