国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:吴颖,李晓玲,唐晶磊,
单位:1.中原工学院信息商务学院,郑州451191;2.西北农林科技大学信息工程学院,陕西杨凌712100;
关键词:物联网,大数据,人工蜂群算法,特征选择,粒子滤波,小生境技术,
基金:国家自然科学基金面上项目(61472314);;
针对现有物联网大数据特征选择算法计算效率低下、可扩展性不高的问题,提出一种基于改进人工蜂群(ABC)选择特征的系统架构,该架构包含四层体系,可以高效地聚合有效数据,剔除不需要的数据。整个系统是基于Hadoop平台、MapReduce以及改进ABC算法的。改进ABC算法用于选择特征,而MapReduce则由并行算法支持,该算法可高效处理大数据集。该系统使用MapReduce工具实现,并利用粒子滤波来消除噪声。将提出的算法与同类方法进行比较,并通过使用十个不同的数据集对效率、准确性和吞吐量进行评估。结果表明,相比其他几种较新的算法,提出的算法在选择特征时更具可扩展性和高效性。
来源:2019年第11期
《计算机应用研究》期刊编辑部