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基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法

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为了满足网络大数据背景下,大数据传播的数据知识高精度要求和清除劣质数据干扰,基于粒度可变调整方案提出了机会调度的网络大数据知识扩充算法。在分析网络大数据特征基础上,通过自适应向量编码,捕捉网络大数据的异构特性,采用多阶反向传播将异构网络大数据归一化处理,再通过机会调度实现网络大数据实时传输。同时,基于网络大数据组成的知识工程系统分割细粒度大数据,将多维特征进行降维处理,使得知识粒度转变为已知,接着调整粒度动态特性,使得知识工程的大数据集具有线性特征和明确的几何特性,通过知识扩充提高知识获取精度。实验结果通过与基于细粒度的知识获取算法进行对比,证明了所提算法的网络数据传输的高可靠性、实时性和知识获取的高效率。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 黄金国,刘涛,周先春,严锡君.(2018).基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00361] (Click&Copy)
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[V1] 2018-05-18 16:51:50 chinaXiv:201805.00361V1 Download
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