本文選題：內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)　切入點：移動終端數(shù)據(jù)　出處：《科技通報》2015年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中,Internet用戶通常更加關(guān)心移動終端的數(shù)據(jù)內(nèi)容,需要對此進行有效挖掘,傳統(tǒng)的內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)移動終端數(shù)據(jù)挖掘模型采用關(guān)聯(lián)性輔助挖掘算法,由于內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是自反的和傳遞的,導(dǎo)致挖掘效果不好。提出一種基于壓縮頻譜聯(lián)合特征識別的內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)移動終端數(shù)據(jù)優(yōu)化挖掘模型。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)模型,進行移動終端數(shù)據(jù)提取預(yù)處理,該內(nèi)容塊被劃分成多個分片,把特征數(shù)據(jù)并行化地存儲到不同的存儲服務(wù)器中,實現(xiàn)對移動終端數(shù)據(jù)的壓縮頻譜聯(lián)合特征識別,達到數(shù)據(jù)挖掘的目的。仿真實驗表明,采用該模型進行數(shù)據(jù)挖掘,具有較大數(shù)據(jù)挖掘吞吐量,使得數(shù)據(jù)存儲對象數(shù)目有明顯提升,數(shù)據(jù)挖掘精度和收斂性能得到提高。
[Abstract]:In the content center network, Internet users usually pay more attention to the data content of the mobile terminal, which needs to be mined effectively. The traditional data mining model of the mobile terminal in the content center network adopts the association aided mining algorithm. Because the correlation between the data of the content-centric network is reflexive and transmissible, This paper presents an optimized mining model for mobile terminal data of content center network based on compressed spectrum joint feature recognition. A network model and a data mining structure model are constructed to preprocess the data extraction of mobile terminal. The content block is divided into several pieces, and the feature data is stored in different storage servers in parallel. The compressed spectrum joint feature recognition of mobile terminal data is realized, and the purpose of data mining is achieved. By using this model, the throughput of data mining is large, the number of data storage objects is obviously improved, and the precision and convergence performance of data mining are improved.
【作者單位】： 鄭州成功財經(jīng)學院;
【分類號】：TP393.02;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1587486