大数据典型相关分析的云模型方法

• 作者: 张健沛 李文平 杨静
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 典型相关分析 云模型 云运算 云计算
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 技 术 报 告
• 页码范围: 121-134
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 字数: 12368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2013.10.015

摘要

针对传统大数据典型相关分析（CCA, canonical correlation analysis）方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状，提出了一种基于云模型的大数据 CCA 方法。该方法在云计算架构的基础上，通过云运算将各端点云合并为中心云，并据此产生中心云滴，以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本，在其上施以CCA运算，中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	李文平	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	45	3.0	4.0