摘要
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题.为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法.分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力.实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势.
基金项目
多数据库系统集成方案的研究(132102210157)
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