计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2019年第3期:基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法

发布日期:

作者:黄金国,刘涛,周先春,严锡君,

单位:1.江苏开放大学信息与机电工程学院,南京210017;2.南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044;3.河海大学计算机与信息学院,南京210098;

关键词:网络大数据,知识工程,知识扩充,可变粒度,机会调度,

基金:国家自然科学基金资助项目(11202106,61201444);江苏省高校自然科学研究面上基金资助项目(15KJD520003);;

为了满足网络大数据背景下,大数据传播的数据知识高精度要求和清除劣质数据干扰,基于粒度可变调整方案提出了机会调度的网络大数据知识扩充算法。在分析网络大数据特征基础上,通过自适应向量编码,捕捉网络大数据的异构特性,采用多阶反向传播将异构网络大数据归一化处理,再通过机会调度实现网络大数据实时传输。同时,基于网络大数据组成的知识工程系统分割细粒度大数据,将多维特征进行降维处理,使得知识粒度转变为已知,接着调整粒度动态特性,使得知识工程的大数据集具有线性特征和明确的几何特性,通过知识扩充提高知识获取精度。实验结果通过与基于细粒度的知识获取算法进行对比,证明了所提算法的网络数据传输的高可靠性、实时性和知识获取的高效率。

来源:2019年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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