云计算平台的海量数据知识提取框架

• 作者: 邹裕
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 海量数据 知识提取 原型约简 云计算 并行计算 数据聚类
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 216-220
• 页数: 5页
• 字数: 4189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005409

摘要

针对从海量数据中分析与提取知识计算时间高的问题,提出一种基于Hadoop的知识提取算法.本文结合Hadoop的并行处理能力与分布式存储特点,设计了一种知识提取框架,可兼容不同的原型约简方法.基于MapReduce编程方法将约简方法并行化处理,并且设计了分类准确率高、计算速度快的原型约简组合规则.最终基于真实UCI大数据集进行实验,本框架将最近邻分类器的分类时间提高两个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹裕	东莞理工学院计算机学院	12	29	3.0	5.0