基于云平台的大数据资源挖掘技术研究

• 作者: 周延怀 王晓兰 薛蓓
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 云平台 数据资源 挖掘 技术改进
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 275-278
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.12.071

摘要

针对云平台下大数据资源挖掘过程准确率低、耗时长等问题,对大数据资源挖掘技术进行改进研究;利用MST聚类法对云平台数据集进行预处理,根据数据间的关联性来增强检测结果,并提高数据索引效率,将数据间的邻接矩阵作为边的权值,生成全图的MST,获取评价数据资源挖掘准确度的标准,并得到k个最小生成子树,其中的一个子树就是数据集最优聚类结果;实验结果表明,所提方法有效提高了大数据挖掘准确性,使得数据资源得到了更高效的利用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周延怀	南京师范大学泰州学院	35	195	7.0	13.0
2	王晓兰	南京师范大学泰州学院	8	18	3.0	4.0
3	薛蓓	南京师范大学泰州学院	11	36	4.0	6.0