【摘要】：Web數(shù)據(jù)的訪問(wèn)一直是當(dāng)前研究的熱門(mén)話題。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,海量Web數(shù)據(jù)訪問(wèn)受到了很大限制,高緯度的數(shù)據(jù)會(huì)大幅的打亂數(shù)據(jù)知識(shí)模式規(guī)則,數(shù)據(jù)可視化結(jié)構(gòu)不能滿足算法知識(shí)發(fā)展的要求,導(dǎo)致海量Web數(shù)據(jù)訪問(wèn)耗時(shí)。為此提出一種基于模糊核遞歸計(jì)算的海量Web數(shù)據(jù)訪問(wèn)優(yōu)化算法。計(jì)算數(shù)據(jù)模糊核特征,利用隸屬度函數(shù)表示模糊特征的歸屬,利用模糊核遞歸判別從這些海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)包括模式規(guī)則、可視化結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠較好地完成海量Web數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法,時(shí)間復(fù)雜度大幅降低。
[Abstract]:Access to Web data has been a hot topic in current research. With the expansion of network scale, massive Web data access has been greatly restricted, high latitude data will significantly disrupt the rules of data knowledge patterns, data visualization structure can not meet the requirements of the development of algorithm knowledge. Resulting in massive Web data access time. In this paper, a massive Web data access optimization algorithm based on fuzzy kernel recursive computation is proposed. The fuzzy kernel features of the data are calculated and the membership function is used to express the attribution of the fuzzy features. The useful knowledge including pattern rules and visual structure is found from these massive data by recursive discriminant of fuzzy kernels. Experiments show that this method can achieve the optimization of massive Web data, and the time complexity is greatly reduced.
【作者單位】： 蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：中國(guó)電子教育學(xué)會(huì)高職高專計(jì)算機(jī)類專業(yè)2012年度規(guī)劃課題(CESEZ2012-49)
【分類號(hào)】：TP393.08

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