并行数据库中异常数据优化分类挖掘方法研究

• 作者: 杨秀荣
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 并行数据库 异常数据 挖掘 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 页码范围: 125-128,133
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

提出一种考虑语义特征聚类紧密性与分离性特征分析的并行数据库中异常数据优化分类挖掘算法。构建并行数据库异常数据的语义特征分离性度量模型，设计语义映射网络结构，实现对异常数据的噪点初步分离，设计面向语义特征聚类的紧密性与分离性特征提取算法，对含有噪点和野值的并行数据库环境进行干扰抑制，实现对异常数据库优化分类挖掘。仿真结果表明，该算法提高了对并行数据库中异常数据搜索过程中的挖掘查准率，分类挖掘紧密度和准确度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨秀荣	运城学院计算机科学与技术系	18	52	5.0	5.0