Web网络中的离群数据挖掘技术研究与改进

• 作者: 张远海 翁佩纯 马慧
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Web网络 霍金斯离群数据挖掘 改进的离散信息挖掘 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（18）
• 所属期刊栏目: 计算机软/硬件与数据总线
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TN711-34|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.18.008

摘要

离散数据在Web网络中分布较广,是造成数据挖掘有用信息容量低的主要原因.霍金斯离散数据挖掘方法自提出以来获得了很高的成就,但仍存在挖掘数据分类性能不高的缺点,在此,使用BP神经网络对其进行改进.霍金斯离散数据挖掘方法分离散数据扫描和离散信息挖掘两个步骤进行,所提改进方法通过优化原方法中离散数据的排序规律,挖掘最优BP神经网络连接节点权值集群,改进离散数据集群的正确分区能力,降低离散信息挖掘过程的时空复杂度,提高原方法的分类精度和分类效率.实验结果表明,所提改进方法在Web网络离散数据中能获取高度可靠的挖掘结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马慧	电子科技大学中山学院	14	32	4.0	5.0
2	张远海		9	40	3.0	6.0
3	翁佩纯	电子科技大学中山学院	14	53	5.0	7.0