基于蚁群算法的非结构化大数据深度挖掘仿真

• 作者: 金欣
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 大数据挖掘 批量处理模块 树状组织
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 329-333
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

针对传统的非结构化大数据深度挖掘方法结果不准确等问题,提出基于蚁群算法的非结构化大数据深度挖掘方法.以蚁群算法的参数选取原则作为标准,分别连接OpenFlow控制器及大数据批量处理模块,完成基于蚁群算法的非结构化挖掘环境建立.利用开源型挖掘框架,定义PPC-Tree型树状组织,再通过计算大数据K均值的方式,实现非结构化大数据深度挖掘算法的顺利应用.实验结果表明,应用所提深度挖掘方法后,节点组织的总容纳承载量大幅提升,匹配路径的平均传输速率也显著提高,能够准确挖掘非结构化大数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金欣		14	36	3.0	5.0