来源:《智能计算机与应用》2019年第02期  作者:谌裕勇;
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云存储中心多源文本主题融合模型研究

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为了提高云存储中心多源文本主题信息资源的开发能力和调度能力,提高云存储中心多源文本主题检索效率,提出一种基于关联规则挖掘的云存储中心多源文本主题融合模型。构建云存储中心多源文本主题分布大数据模型,采用相空间重构方法进行大数据的特征分布式重建和融合聚类处理,提取云存储中心多源文本主题信息的关联规则特征量,采用相关性检测技术进行信息集成滤波,结合模糊聚类方法进行云存储中心多源文本主题特征分类处理,根据分类结果实现信息融合。仿真结果表明,采用该方法进行云存储中心多源文本主题信息融合的特征分类性较好,提高了云存储中心进行数据检索的准确率,数据召回性和检索效率等性能指标表现较好。(本文共计4页)......[继续阅读本文]

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