基于动态可重用性结构化分区融合的大数据清洗规则链自动生成方法

潘海霞; 曹宁

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基于动态可重用性结构化分区融合的大数据清洗规则链自动生成方法

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针对智能网络大数据分布正则性差的问题，提出基于动态可重用性结构化分区融合的大数据清洗规则链自动生成方法。先基于动态配置网络构建规则类型分布集，采用动态编译方法实现对数据的语义特征检测和稀疏参数辨识，采用多维关系网络分组检测方法进行数据的局部谱密度聚类。建立数据规则链的实体结构模型，通过数据聚类的张量表达实现动态可重用性结构化分区处理和信息融合，通过网络大数据的多维尺度扩展聚类处理，实现对干扰数据的分组滤波，基于链路的聚类方法实现对网络大数据的结构化数据重排，实现智能网络大数据清洗规则链自动生成。仿真测试结果表明，采用该方法进行网络大数据清洗的抗干扰性较好，清洗的准确回填性高于95%,且100条数据的平均清洗用时为12.6 ms,性能优于对比方法，提高了网络大数据信息提取和辨识能力，具有较大的应用价值。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第9期|58-6165|共4页
作者
潘海霞; 曹宁;
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作者单位

1. 陕西警官职业学院 2. 西北农林科技大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
动态配置网络; 大数据; 清洗; 规则链; 动态编译;

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