【摘 要】
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对大数据知识库资源信息特征的检测,能够有效提高知识库使用效率。对知识库信息特征的优化检测,需要将样本数据按属性划分为子集,并求出子集的信息熵并对样本进行检测测试。传统方法对知识库资源信息特征数据进行编码,形成初始数据信息群,但忽略了对信息样本进行测试,导致检测精度偏低。提出基于决策树分类的知识库资源信息特征检测方法。对知识库资源信息特征数据建立矩阵并进行矩阵转换处理,将样本数据按属性划分为子集,以
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对大数据知识库资源信息特征的检测,能够有效提高知识库使用效率。对知识库信息特征的优化检测,需要将样本数据按属性划分为子集,并求出子集的信息熵并对样本进行检测测试。传统方法对知识库资源信息特征数据进行编码,形成初始数据信息群,但忽略了对信息样本进行测试,导致检测精度偏低。提出基于决策树分类的知识库资源信息特征检测方法。对知识库资源信息特征数据建立矩阵并进行矩阵转换处理,将样本数据按属性划分为子集,以子属性的个数为权重系数融入熵值计算,在所有熵值中选择最小的熵值所对应的属性为节点,对其余样本进行检测测试
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