大数据下的海量统计数据分类挖掘方法研究

• 作者: 何波
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 大数据 海量统计数据 分类挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 21,83
• 页数: 2页
• 字数: 887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2017.01.010

摘要

现有的海量统计数据分类挖掘方法基于朴素贝叶斯等,分类准确度较低、执行效率较低.针对这些问题,利用大数据的超大规模、高度可伸缩特性和关联分类在分类挖掘的优势,通过建立MapReduce任务、关联分类和剪枝分类规则,提出高效的大数据下的海量统计数据分类挖掘方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何波	重庆理工大学计算机科学与工程学院	29	100	6.0	8.0