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基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型
基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型
作者:
庄俊
陈丹伟
陈豪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
海量数据
增量式
实时预处理
贝叶斯网络
摘要:
针对海量数据环境下对数据流预处理实时性和高效性的需求,文中提出了一种大规模数据环境下的数据流实时预处理模型,基于MMHC(Max-Min Hill-Climbing)并运用增量式学习的方式改进贝叶斯网络模型的构建过程,提升预处理模型的有效性,同时也减少了因模型更新所消耗的时间,在一定程度上防止了数据的积压,支持网络结构的动态更新,适用于更复杂的数据环境.
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相关学者/机构
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型
来源期刊
南京邮电大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
海量数据
增量式
实时预处理
贝叶斯网络
年,卷(期)
2014,(4)
所属期刊栏目
云计算与大数据专题
研究方向
页码范围
7-12
页数
6页
分类号
TP311
字数
5286字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈丹伟
南京邮电大学计算机学院
61
582
12.0
22.0
2
陈豪
南京邮电大学计算机学院
3
2
1.0
1.0
3
庄俊
南京邮电大学计算机学院
1
2
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1.0
传播情况
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2014(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
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2015(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
海量数据
增量式
实时预处理
贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京邮电大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-5439
CN:
32-1772/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市亚芳新城区文苑路9号
邮发代号:
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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