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针对FCM算法主要应用于点数据聚类,不能直接处理关系型数据的缺点。本文提出了一种基于Web日志的数据挖掘聚类算法,首先对FCM算法进行改进使其能够处理关系型数据,并对算法进行了健壮性改进。然后针对传统FCM算法需要在没有先验知识的基础上,事先确定聚类类别数的缺点,引入了竞争凝聚算法(CA),与FCM算法相结合,形成了CA-FCM算法,使之能够自动确定最佳分类类别数。实验表明,CA-FCM算法的挖掘结果与FCM算法的结果相近,在用户访问会话数量不太大时性能优于FCM算法。 相似文献
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《科技创业月刊》2017,(5)
随着计算机技术和互联网的飞速发展,Web2.0的成熟与广泛应用,数据呈现爆炸式增长,传统的数据挖掘算法在处理海量数据时效率低下,云计算的出现为其改进带来了新的方式。云计算通过集群威力,实现了对海量数据的可靠存储和高速计算。Hadoop作为一款比较成熟的开源云计算框架,以其高效、可扩展、低成本等优点在数据挖掘的相关领域得到了广泛应用。通过对改进算法的详细阐述和设计,结合实例论证了改进算法的可行性,并对改进算法进行了分析。通过实例分析,得到改进算法具有更高的效率,降低了时间复杂度和空间复杂度。云计算给数据挖掘算法的改进带来了新的方式,数据挖掘将成为未来的研究趋势。 相似文献
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为了能够有效的提高云计算下的资源负载预测精度,提出了一种改进的布谷鸟算法优化支持向量机的云计算资源模型(ICS-SVM)。首先介绍了基本的布谷鸟算法,并从种群初始化,引入粒子群-量子的概念改进算法,最后将改进后的算法优化SVM获得最优参数建立云计算负载模型。仿真实验说明,与其他的几种经典智能算法优化SVM相比,ICS-SVM能够有效的提高云计算的资源负载变化的预测精度,具有较好的推广价值。 相似文献
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云计算下的数据挖掘一直都是研究的重点,本文以基本的Apriori算法为基础,提出了构建适合云计算下的数据集分解方式,减少扫描数据库次数和减少频繁项集自连接比较次数的三个策略,并从挖掘频繁1项集,2项集和多项集进行描述。仿真实验中将本文算法与基本Apriori算法、改进的Apriori算法进行比较,取得了比较好的效果。 相似文献
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针对云计算任务调度效率低的问题,将改进后的帝国算法用于云计算任务调度。首先提出了一种基于时间、成本和能耗的任务调度模型;其次在帝国算法的种群中采用Logistic映射进行初始化、优化了算法因子、引入蛙跳算法降低了帝国算法陷入局部最优;最后,在仿真实验中通过与基本帝国算法,蛙跳算法在小任务和大任务条件下的任务调度指标对比说明了优化后的帝国算法能够取得较好的效果。 相似文献
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在现有的网格和数据挖掘技术基础上,研究OGSA面向服务的体系结构,建立了网格平台下的分布式数据挖掘系统模型。基于该模型。对经典关联规则算法FP—tree算法作了改进,提出分布式频繁模式挖掘算法,并对该模型和算法进行了分析、测试、和评估。 相似文献
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生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性. 相似文献
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资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。 相似文献
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云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献
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故障诊断是保证云计算服务器正常工作的关键技术,针对当前云计算服务器故障诊断模型存在的诊断正确率低,误判现象的缺陷,设计了基于数据挖掘技术的云计算服务器故障诊断模型。首先提取云计算服务器故障的信号,并对信号进行去噪处理,然后对云计算服务器故障诊断学习样本进行聚类分析,选择最优的样本子集,最后采用数据挖掘技术-极限学习机建立云计算服务器故障诊断分类器,并在Matlab 2014平台上进行了云计算服务器故障诊断仿真测试。结果表明,本文模型可以对云计算服务器故障特点进行准确挖掘,获得了正确率高的云计算服务器故障诊断结果,而且云计算服务器故障诊断误判率要远远低于当前其它模型,获得了理想的云计算服务器故障诊断结果。 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。 相似文献