基于改进最优子抽样算法的大数据分析提效方法

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万方数据
维普

中文摘要：在处理大规模数据时,传统抽样方法存在一定的局限性,如抽样效率低下、计算复杂度较高等,难以应对日益增长的大数据分析需求.为此,提出一种基于改进最优子抽样算法的大数据分析提效方法,通过多阶段迭代过程,逐步优化抽样策略,以适应不同维度数据的特征变化.实验结果显示,所提算法在保持高精度的同时,能够显著提升数据处理速度,降低资源消耗.

作者：

孙涛、王华彬

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作者单位：

合肥经济学院人工智能学院,安徽合肥 230036

安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥 230027

关键词：

改进最优子抽样算法大数据抽样策略信息熵

出版年：

2024

佳木斯大学学报(自然科学版)

佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子：0.159

ISSN：1008-1402

年,卷(期)：2024.42(9)