發(fā)布時間：2018-03-19 01:08

  本文選題：Web網(wǎng)絡　切入點：數(shù)據(jù)中心　出處：《現(xiàn)代電子技術》2017年24期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在大型Web網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心構(gòu)架中包含海量的多媒體信息資源,為了高效挖掘資源,提高資源的調(diào)度能力,提出一種基于模糊語義本體映射的大型Web網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心資源高效挖掘技術。對大型Web網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心的資源信息流進行信息流重建,采用泛化學習方法進行資源信息流的模糊聚類處理,結(jié)合語義本體映射方法實現(xiàn)互信息特征提取,以提取的特征為訓練集,進行數(shù)據(jù)迭代,實現(xiàn)資源優(yōu)化挖掘。仿真結(jié)果表明,采用該方法進行大型Web網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心資源挖掘的準確性較好,資源調(diào)度的效率得到提高。
[Abstract]:Large amount of multimedia information resources are included in the framework of large Web network data center. In order to mine resources efficiently and improve resource scheduling ability, This paper presents an efficient resource mining technique for large Web network data center based on fuzzy semantic ontology mapping, and reconstructs the resource information flow of large Web network data center. Using the generalized learning method to deal with the fuzzy clustering of the resource information flow and the semantic ontology mapping method to realize the feature extraction of mutual information, taking the extracted feature as the training set, the data iteration is carried out, and the resource optimization mining is realized. The simulation results show that, The efficiency of resource scheduling is improved by using this method in large Web network data center resource mining.
【作者單位】： 貴州師范大學;
【基金】：貴州省科學技術協(xié)會研究項目(201602號)
【分類號】：TP308;TP311.13

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1 姚，

本文編號：1632130