检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安邮电大学管理工程学院,陕西西安710061 [2]西安邮电大学自动化学院,陕西西安710061
出 处:《计算机技术与发展》2013年第2期69-72,共4页Computer Technology and Development
基 金:国家自然科学基金资助项目(61100165/F020508);陕西省自然科学基金(2007F18)
摘 要:为了实现高效率低成本的海量数据挖掘,为企业决策提供参考,提出了基于云计算的海量数据挖掘模型。该模型中海量数据的处理和存储都是在云计算环境中进行的,首先对海量的数据进行一定的预处理,形成结构一致的数据后,应用云计算平台上的MapReduce模型进行高效的并行数据处理,最后得到所需的数据挖掘结果。基于云计算的海量数据挖掘的效率明显高于传统的数据挖掘,并且数据挖掘结果的准确性有了一定的提高,而且随着数据量的增多,该模型的优势会愈发明显。In order to achieve high efficiency and low cost of massive data mining, and provide decision references for enterprise, the mod- el of massive data mining based on cloud computing has been proposed. The massive data:s processing and storage of the model were car- ried on the cloud computing environment. Firstly, take some certain preprocessing for the massive data to form data with the same struc- ture. Then, use the MapReduce model on the cloud computing platform to parallelly process the data efficiently. Finally, get the needed re- sult of data mining. The efficiency of massive data mining based on cloudcomputing is clearly higher than traditional data mining. Mean- while, the accuracy of data mining will be improved. Along with the increase of data, the advantage of the model will increasingly obvi- ous.
关 键 词:云计算 数据挖掘 海量数据 MAPREDUCE 数据预处理
分 类 号:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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