基于Boosted方法的大数据网络样本数据建模

• 作者: 张春丽
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: Boosted 大数据 网络样本 数据建模
• 年，卷（期）: 2019,（9X）
• 页码范围: 277-278
• 页数: 2页
• 分类号: TM897

摘要

为积极对大数据网络样本数据处理效果不佳的问题,提出结合Boosted方法对网络的样本数据进行建模方法。结合抽样调查以及Apriori算法对大数据网络样本数据进行采集和挖掘,获取数据特征,并根据特征参数对模型的倾向得分进行估计,以便对网络数据访问群进行对比分析,从而实现对大数据网络样本数据模型的构建。最后通过实验证实,基于Boosted方法的大数据网络样本数据模型有较高的有效性,充分满足研究要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春丽		22	12	2.0	2.0