本文選題：Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù) + 聚類中心　； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年24期

【摘要】：針對傳統(tǒng)調(diào)度方法一直存在調(diào)度精度不準(zhǔn)確的問題,提出一種Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的聚類中心調(diào)度技術(shù)的研究方案。針對Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)重新建立調(diào)度模型有效的對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別,優(yōu)化聚類中心的K-means算法,解決對大數(shù)據(jù)調(diào)度能力差的問題,提高聚類中心的大數(shù)據(jù)調(diào)度能力,最后使用建立調(diào)度模型完成在Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的聚類中心數(shù)據(jù)調(diào)度。設(shè)計(jì)對比仿真試驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以有效地證明Web網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的聚類中心調(diào)度技術(shù)的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of inaccurate scheduling accuracy in traditional scheduling methods, a research scheme of clustering center scheduling technology based on big data in Web network is proposed. Aiming at Web network big data, the scheduling model is established to identify the data effectively, to optimize the K-means algorithm of clustering center, to solve the problem of poor scheduling ability of big data, and to improve the scheduling ability of the cluster center. Finally, the cluster center data scheduling based on Web network big data environment is completed by using the established scheduling model. The effectiveness of big data's clustering center scheduling technique in Web network can be effectively proved by the experimental data.
【作者單位】： 成都東軟學(xué)院;
【基金】：四川省自然科學(xué)基金(17ZB0005)
【分類號】：TP311.13;TP393.09

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本文編號：1774564