Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法

• 作者: 吴颖 唐晶磊 李晓玲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 物联网 大数据 人工蜂群算法 特征选择 粒子滤波 小生境技术
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3297-3301
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0287

摘要

针对现有物联网大数据特征选择算法计算效率低下、可扩展性不高的问题,提出一种基于改进人工蜂群(ABC)选择特征的系统架构,该架构包含四层体系,可以高效地聚合有效数据,剔除不需要的数据.整个系统是基于Hadoop平台、MapReduce以及改进ABC算法的.改进ABC算法用于选择特征,而MapReduce则由并行算法支持,该算法可高效处理大数据集.该系统使用MapReduce工具实现,并利用粒子滤波来消除噪声.将提出的算法与同类方法进行比较,并通过使用十个不同的数据集对效率、准确性和吞吐量进行评估.结果 表明,相比其他几种较新的算法,提出的算法在选择特征时更具可扩展性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐晶磊	西北农林科技大学信息工程学院	36	300	10.0	16.0
2	吴颖	中原工学院信息商务学院	12	4	1.0	2.0
3	李晓玲	中原工学院信息商务学院	13	28	3.0	4.0