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Hadoop下基于贝叶斯网络的气象数据挖掘研究
Hadoop下基于贝叶斯网络的气象数据挖掘研究
作者:
师卫
李欢
王昊
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
数据挖掘
贝叶斯网络
Hadoop
MapReduce
气象预测
摘要:
为了提高传统朴素贝叶斯分类器对气象数据挖掘的精度,拥有更高的处理海量数据的效率,提出了一种Hadoop平台下基于离散贝叶斯网络的数据挖掘改进算法。算法不要求属性之间相互独立,且充分结合Hadoop平台适应处理大数据的优点,利用海量数据选取预测因子来训练贝叶斯网络分类器模型,以达到预测温度的目的。实验结果表明,算法不但预测精度明显高于目前短期气候预测中采用的朴素贝叶斯算法,而且极大地提高了运算效率。
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数据挖掘
数据分析
贝叶斯网络
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
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内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名
Hadoop下基于贝叶斯网络的气象数据挖掘研究
来源期刊
电子器件
学科
工学
关键词
数据挖掘
贝叶斯网络
Hadoop
MapReduce
气象预测
年,卷(期)
2016,(4)
所属期刊栏目
电子电路设计分析及应用
研究方向
页码范围
841-846
页数
6页
分类号
TP301.6
字数
4808字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-9490.2016.04.018
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
师卫
太原理工大学信息工程学院
43
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8.0
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2
李欢
太原理工大学信息工程学院
2
5
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王昊
太原理工大学信息工程学院
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节点文献
数据挖掘
贝叶斯网络
Hadoop
MapReduce
气象预测
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
电子器件
主办单位:
东南大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-9490
CN:
32-1416/TN
开本:
大16开
出版地:
南京市四牌楼2号
邮发代号:
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5460
总下载数(次)
21
总被引数(次)
27643
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