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摘要:
对大数据中用户特征信息定位检测,能够有效提高大数据中用户搜索效率.对特征信息的定位检测,需要先给出极限学习机的目标函数,进而优化相关参数,完成用户特征信息定位检测.传统方法利用差分图像像素行、列的粗糙度特征,引入彩色梯度的方向信息,计算梯度幅值,但忽略了优化相关参数,导致检测精度偏低.提出基于捕鱼算法优化结合极限学习机的用户特征信息定位检测方法,给出单独应用极限学习机用户特征信息定位检测的目标函数,介绍了捕鱼算法中转移搜索、缩面搜索和增速搜索的应用条件和优化函数,通过捕鱼算法出发对极限学习机进行参数优化,设计优化流程.对用户特征信息挖掘进行归一化处理并制定权值比例,最贴近现实的用户特征信息定位检测结果.实验结果表明,所提方法在单步定位中用户特征信息挖掘深入,具有很高的使用价值.
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文献信息
篇名 大数据中用户特征信息优化定位检测仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 大数据 用户特征信息 定位检测
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 357-360
页数 4页 分类号 TP393.029
字数 3764字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2017.10.079
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作者信息
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1 黄欣欣 14 35 4.0 5.0
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研究主题发展历程
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大数据
用户特征信息
定位检测
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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出版文献量(篇)
20896
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