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Risk Analysis Technique on Inconsistent Interview Big Data Based on Rough Set Approach
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作者 Riasat Azim Abm Munibur Rahman +1 位作者 Shawon Barua Israt Jahan 《Journal of Data Analysis and Information Processing》 2016年第3期101-114,共14页
Rough set theory is relativly new to area of soft computing to handle the uncertain big data efficiently. It also provides a powerful way to calculate the importance degree of vague and uncertain big data to help in d... Rough set theory is relativly new to area of soft computing to handle the uncertain big data efficiently. It also provides a powerful way to calculate the importance degree of vague and uncertain big data to help in decision making. Risk assessment is very important for safe and reliable investment. Risk management involves assessing the risk sources and designing strategies and procedures to mitigate those risks to an acceptable level. In this paper, we emphasize on classification of different types of risk factors and find a simple and effective way to calculate the risk exposure.. The study uses rough set method to classify and judge the safety attributes related to investment policy. The method which based on intelligent knowledge accusation provides an innovative way for risk analysis. From this approach, we are able to calculate the significance of each factor and relative risk exposure based on the original data without assigning the weight subjectively. 展开更多
关键词 Rough set Theory big data Risk Analysis data Mining Variable Weight Significance of Attribute Core Attribute Attribute Reduction
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Applications of Generalized Rough Set Theory in Evaluation Index System of Radar Anti-Jamming Performance 被引量:9
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作者 戚宗锋 韩山 李建勋 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2016年第2期151-158,共8页
Radar anti-jamming performance evaluation is a necessary link in the process of radar development,introduction and equipment. The applications of generalized rough set theory are proposed and discussed in this paper t... Radar anti-jamming performance evaluation is a necessary link in the process of radar development,introduction and equipment. The applications of generalized rough set theory are proposed and discussed in this paper to address the problems of big data, incomplete data and redundant data in the construction of evaluation index system. Firstly, a mass of real-valued data is converted to some interval-valued data to avoid an unacceptable number of equivalence classes and classification rules, and the interval similarity relation is employed to make classifications of this interval-valued data. Meanwhile, incomplete data can be solved by a new definition of the connection degree tolerance relation for both interval-valued data and single-valued data, which makes a better description of rough set than the traditional limited tolerance relation. Then, E-condition entropy-based heuristic algorithm is applied to making attribute reduction to optimize the evaluation index system, and final decision rules can be extracted for system evaluation. Finally, the feasibility and advantage of the proposed methods are testified by a real example of radar anti-jamming performance evaluation. 展开更多
关键词 generalized rough set evaluation index system big data solution incomplete data solution redundant data solution
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新媒体时代大数据技术对高校教育管理的影响探究 被引量:1
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作者 朱莹莹 《吉林农业科技学院学报》 2025年第2期82-85,共4页
大数据技术能够高效收集、分析并处理大规模教育数据,深入挖掘教育数据内在价值,为高校提供更准确、更全面的教育管理信息,帮助高校做出更符合教育管理实际需求的决策。通过对学生、教师、课程等维度的系统分析,高校可精准识别教育过程... 大数据技术能够高效收集、分析并处理大规模教育数据,深入挖掘教育数据内在价值,为高校提供更准确、更全面的教育管理信息,帮助高校做出更符合教育管理实际需求的决策。通过对学生、教师、课程等维度的系统分析,高校可精准识别教育过程中的问题,优化资源配置,提升管理水平。本文立足大数据技术与高校教育管理的内在逻辑,分析其对现有工作的影响,并针对数据收集边界模糊、标准缺失、平台建设滞后等问题,从资源筛选、标准制定、平台建设三个维度提出优化路径,为高校教育管理科学化、智能化转型提供参考。 展开更多
关键词 大数据技术 教育管理 标准制定
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实数融合背景下“中华老字号”服务创新实现高绩效的组态路径
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作者 郭会斌 刘雅慧 鲍晓宁 《河北经贸大学学报》 北大核心 2025年第4期98-108,共11页
“构建优质高效的服务业新体系”是党的二十大报告中提出的国家战略。在实数融合对服务型“中华老字号”带来巨大冲击的背景下,构建优质高效的服务业新体系是服务创新实现高绩效的有效路径。以20家“中华老字号”餐饮企业为研究样本,运... “构建优质高效的服务业新体系”是党的二十大报告中提出的国家战略。在实数融合对服务型“中华老字号”带来巨大冲击的背景下,构建优质高效的服务业新体系是服务创新实现高绩效的有效路径。以20家“中华老字号”餐饮企业为研究样本,运用模糊集定性比较分析方法,探讨管理者认知和管理者大数据能力协同影响服务创新高绩效的机理。研究发现:第一,中华老字号服务创新的高绩效受管理者认知、大数据能力的共同影响。第二,存在三条导致高绩效的组态路径,即认知驱动型、员工驱动型和场景驱动型。第三,在所有组态路径中,管理者消费场景认知是核心条件,发挥着充分必要条件的重要作用。本研究扩展了经典服务质量差距模型的解释域,揭示了“中华老字号”服务创新的新路径。 展开更多
关键词 服务创新 实数融合 管理者认知 大数据能力 模糊集定性比较分析
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医学院校大数据管理与应用专业人才培养体系探索与构建——以右江民族医学院为例 被引量:1
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作者 陈建荣 韦建琨 《高教学刊》 2025年第3期162-166,共5页
当前,全国开设有大数据管理与应用专业的医学类院校仍不多,为实现“健康中国2030”的规划目标,对具有医学知识背景的大数据管理人才需求与日俱增,如何相应地构建一套行之有效的人才培养体系迫在眉睫。针对该情况,研究首先分析国家大数... 当前,全国开设有大数据管理与应用专业的医学类院校仍不多,为实现“健康中国2030”的规划目标,对具有医学知识背景的大数据管理人才需求与日俱增,如何相应地构建一套行之有效的人才培养体系迫在眉睫。针对该情况,研究首先分析国家大数据战略,并在梳理目前医学类院校大数据管理与应用专业开设现状的基础上;结合右江民族医学院的特点,在专业申报、专业特色和专业师资等方面开展探索,并尝试构建该专业培养目标、培养过程和课程设置等人才培养体系内容。 展开更多
关键词 医学院校 大数据管理与应用 人才培养体系 专业特色 课程设置
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人工智能高质量数据集的发展趋势及热点--基于CiteSpace的知识图谱分析 被引量:6
6
作者 王鹏 程思儒 《技术经济与管理研究》 北大核心 2025年第4期43-48,共6页
近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样... 近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样性、针对性和规模上具有显著优势,并广泛应用于医疗健康、自动驾驶和智能制造等领域。此外,政策支持、数据驱动和深度学习技术创新成为研究的核心方向。从理论和实践层面对人工智能高质量数据集的发展提出了展望,为未来研究提供了参考。 展开更多
关键词 人工智能 高质量数据集 数据驱动 智能制造 深度学习 大数据
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基于数据挖掘的安山岩构造环境判别研究
7
作者 刘欣雨 张成立 《矿物岩石地球化学通报》 北大核心 2025年第3期492-511,共20页
准确识别岩浆岩形成的构造环境对揭示地质历史和板块构造演化具有关键作用。安山岩传统上被视为弧环境的指示剂,然而大数据研究表明其构造环境属性具有多样性。本文基于GEOROC和PetDB数据库全面整理了新生代洋中脊安山岩(MORA)、洋岛安... 准确识别岩浆岩形成的构造环境对揭示地质历史和板块构造演化具有关键作用。安山岩传统上被视为弧环境的指示剂,然而大数据研究表明其构造环境属性具有多样性。本文基于GEOROC和PetDB数据库全面整理了新生代洋中脊安山岩(MORA)、洋岛安山岩(OIA)、大洋弧安山岩(OAA)、大陆弧安山岩(CAA)和大陆裂谷安山岩(CRA)数据。根据数据降维可视化结果,采用数据挖掘分步构筑了3组安山岩构造环境判别图:大洋-大陆安山岩、MORA-OIA-OAA和CAA-CRA判别图,并通过中生代样品验证其有效性。结果表明,大离子亲石元素和轻稀土元素是不同性质地幔源区的主要判别标志,Pb可以在一定程度上区分大洋和大陆环境,这些元素在判别图中起到了关键作用。结合多种地质证据的全面分析,将提升结论的客观性和可靠性。 展开更多
关键词 安山岩 构造环境 交叠率 判别图 大数据
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基于大数据和粗糙集的产品需求分析方法研究 被引量:17
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作者 司光耀 王凯 +2 位作者 李文强 李彦 牟亮 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期521-529,共9页
随着产品互联网时代的到来,针对传统产品设计需求的获取方法单一、实时性差、主观性过强等问题,提出了一种基于大数据分析和粗糙集理论的产品需求分析方法.采用网路爬虫技术,实时获取存在于多种信息载体中的大体量用户需求;利用大数据... 随着产品互联网时代的到来,针对传统产品设计需求的获取方法单一、实时性差、主观性过强等问题,提出了一种基于大数据分析和粗糙集理论的产品需求分析方法.采用网路爬虫技术,实时获取存在于多种信息载体中的大体量用户需求;利用大数据分析工具和粗糙集获取不同语义层次的用户需求类型的权重,并通过质量功能配置(quality function deployment,QFD)质量屋将用户需求转换为相应的工程设计参数,从而为准确获取反映用户需求的产品设计方向提供依据.以三星手机Galaxy S6Edge为例,通过对该款手机在微博和京东商城的产品用户评论等数据进行大数据分析,并结合粗糙集理论的用户需求计算方法,验证了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 互联网 需求分析 大数据 粗糙集 QFD
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基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法 被引量:95
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作者 曲朝阳 陈帅 +1 位作者 杨帆 朱莉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期67-71,共5页
针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模... 针对大数据时代下电网数据体量大、类型多、速度快的特点,传统的属性约简方法已经无法完成对电力大数据的预处理,为此提出一种基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法。该方法剖析了粗糙集中相对正域理论的特性,利用MapReduce模型设计了可以并行计算正域中元素个数的属性约简算法MP_POSRS。最后,在Hadoop平台上对电网故障诊断表和风电实测数据进行属性约简,实验结果表明,该方法有效可行,并具有较好的加速比和可扩展性,适用于电力大数据预处理属性约简。 展开更多
关键词 电力大数据 MAPREDUCE 粗糙集 属性约简
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基于哈希技术和MapReduce的大数据集K-近邻算法 被引量:7
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作者 翟俊海 张明阳 +1 位作者 王婷婷 郝璞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第7期210-214,共5页
K-近邻是一种著名的分类算法。由于简单且易于实现,因此其被广泛应用于许多领域,如人脸识别、基因分类、决策支持等。然而,在大数据环境中,K-近邻算法变得非常低效,甚至不可行。针对这一问题,提出了一种基于哈希技术和MapReduce的大数据... K-近邻是一种著名的分类算法。由于简单且易于实现,因此其被广泛应用于许多领域,如人脸识别、基因分类、决策支持等。然而,在大数据环境中,K-近邻算法变得非常低效,甚至不可行。针对这一问题,提出了一种基于哈希技术和MapReduce的大数据集K-近邻分类算法。为了验证算法的有效性,在4个大数据集上进行了实验,结果显示,在保持分类能力的前提下,所提算法可以大幅度地提高K-近邻算法的效率。 展开更多
关键词 K-近邻 哈希技术 分类算法 大数据集
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全球新生代安山岩构造环境有关问题探讨 被引量:29
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作者 刘欣雨 张旗 张成立 《地质科学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期649-667,共19页
摘要20世纪70-80年代,以Pearce为代表的一批科学家先后提出了玄武岩和花岗岩的构造环境判别图,将构造环境与岩石地球化学特征有机地结合起来,为岩浆岩大地构造环境研究开辟了新途径。但学术界对全球广布的安山岩构造环境及相关地球... 摘要20世纪70-80年代,以Pearce为代表的一批科学家先后提出了玄武岩和花岗岩的构造环境判别图,将构造环境与岩石地球化学特征有机地结合起来,为岩浆岩大地构造环境研究开辟了新途径。但学术界对全球广布的安山岩构造环境及相关地球化学特征问题的讨论则相对不足。本文利用GEOROC和PetDB两个数据库对全球新生代安山岩进行数据挖掘,讨论了它们的地球化学特征及形成环境。初步将全球新生代安山岩归属为12个形成构造环境,其中67.71%产出于岛弧、陆缘弧等汇聚板块边缘环境,其余安山岩则形成于大陆板内、大陆溢流、洋岛、大陆裂谷、洋中脊等构造环境。研究表明,常用的玄武岩微量元素判别图以及LILE/HFSE玄武岩判别图均在一定程度上可用于安山岩成因及环境判别,暗示安山岩地球化学成分也可用于构造环境的判定。采用大数据思维,探索洋岛安山岩(OIA)和岛弧安山岩(IAA)中地球化学元素的关联关系,从获得的近20000个OIA—IAA判别图中选出lg(Cs/Ta)-lg(Cu/Ta)、lg(CaO/Nb)-lg(Cs/Zr)和lg(Cu/Ta)-lg(Co/Nb)等6个图解,能有效限定它们的构造环境,为安山岩成因及形成环境研究提供了新的思路。这些初步成果说明科学大数据的研究方法可成为岩浆岩构造环境及地球化学研究中的重要有效手段。 展开更多
关键词 大数据 安山岩 构造环境 判别分析 新生代
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基于大数据背景的高职院校专业设置机制创新探究 被引量:32
12
作者 吴叶林 崔延强 《中国高教研究》 CSSCI 北大核心 2015年第5期95-99,共5页
大数据时代,数据获得日益便捷,通过对数据的挖掘和分析能够有效促进管理决策,增强过程控制和提升预测能力,具有较好的社会治理价值。当前,我国高职院校专业设置对口率低,岗位不匹配、校际同质化现象突出,究其原因,数据信息的缺乏削弱了... 大数据时代,数据获得日益便捷,通过对数据的挖掘和分析能够有效促进管理决策,增强过程控制和提升预测能力,具有较好的社会治理价值。当前,我国高职院校专业设置对口率低,岗位不匹配、校际同质化现象突出,究其原因,数据信息的缺乏削弱了职业教育与社会经济融合对接能力。基于此,高职院校要创新专业设置机制,建立由政府、行业(企业)、院校三方共同参与的,以数据信息为基础的专业设置模式,通过不同主体间数据信息的耦合协调,提升职业技术教育的社会适应性。具体而言,要做好四方面数据工作,即增强专业需求数据预测、实施过程数据监测、强化就业结果数据反馈,与此同时,推进以大数据为基础的专业设置决策机制创新。 展开更多
关键词 大数据 专业设置 机制创新
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基于IFS-NARX模型的网络安全态势预测 被引量:23
13
作者 韩晓露 刘云 +2 位作者 张振江 吕欣 李阳 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期592-598,共7页
针对现有预测方法较难解决复杂网络环境下网络安全态势预测的不确定性,以及需有效利用经验数据提高网络安全态势预测效率和准确性的问题,通过构造网络安全大数据特征要素的直觉模糊集,提出采用基于直觉模糊集的非线性自回归神经网络(IFS... 针对现有预测方法较难解决复杂网络环境下网络安全态势预测的不确定性,以及需有效利用经验数据提高网络安全态势预测效率和准确性的问题,通过构造网络安全大数据特征要素的直觉模糊集,提出采用基于直觉模糊集的非线性自回归神经网络(IFS-NARX)对网络安全态势进行预测的方法。实验分析表明:该预测方法相对于现有的网络态势预测方法具有更高的学习效率,更能准确有效地预测出未来一段时间内的大数据安全态势的变化趋势。 展开更多
关键词 计算机应用 网络安全态势预测 大数据 直觉模糊集 机器学习 神经网络
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基于Spark和SimHash的大数据K-近邻分类算法 被引量:3
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作者 翟俊海 沈矗 +1 位作者 张素芳 王婷婷 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期201-210,共10页
在笔者之前的工作中,提出了一种基于MapReduce和SimHash的大数据K-近邻算法(HMR-K-NN).虽然该算法能够有效解决大数据K-近邻算法的计算效率问题,运行时间远远低于基于MapReduce的K-近邻(MR-K-NN)所用的运行时间.然而,用MapReduce处理大... 在笔者之前的工作中,提出了一种基于MapReduce和SimHash的大数据K-近邻算法(HMR-K-NN).虽然该算法能够有效解决大数据K-近邻算法的计算效率问题,运行时间远远低于基于MapReduce的K-近邻(MR-K-NN)所用的运行时间.然而,用MapReduce处理大数据时,需要从磁盘读取数据,再将中间结果写回磁盘,导致系统的I/O开销极大,这大大降低了MapReduce的效率.与MapReduce不同,Spark是一种基于内存的计算框架,它将数据第1次从磁盘读入内存,生成一种抽象的内存对象RDD(resilient distributed datasets).此后,Spark只操作内存中的RDD,计算过程只涉及内存读写,因此大幅提升了数据处理效率.基于这一事实,对算法H-MR-K-NN进行了改进,提出了一种改进的算法(简记为HSpark-K-NN),可以进一步提高大数据K-近邻分类的运行效率. 展开更多
关键词 内存计算框架 K-近邻 哈希技术 分类算法 大数据集
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肝脏移植标准数据集 被引量:9
15
作者 赵辉 杨扬 +1 位作者 徐骁 陈规划 《器官移植》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期126-175,共50页
为进一步提升肝脏移植大数据沟通交流和合作研究,中山大学附属第三医院肝脏外科暨肝移植中心在中华医学会和中国医师协会相关分会和学组的指导与支持下,参考国内外信息标准结合相关领域内的指南、数据规范及专家共识,同时兼顾中国肝移... 为进一步提升肝脏移植大数据沟通交流和合作研究,中山大学附属第三医院肝脏外科暨肝移植中心在中华医学会和中国医师协会相关分会和学组的指导与支持下,参考国内外信息标准结合相关领域内的指南、数据规范及专家共识,同时兼顾中国肝移植注册等系统的填报需求,编写了《肝脏移植标准数据集》,以推进肝脏移植领域的信息标准化工作,提高临床信息资源采集质量,助力肝脏移植临床诊疗和科研水平的提高。 展开更多
关键词 肝脏移植 标准数据集 医学大数据 人工智能 医院信息系统 数据整合 数据挖掘
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基于存储改进的分区并行关联规则挖掘算法 被引量:8
16
作者 王永贵 谢南 曲海成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第1期167-171,共5页
针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高、挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架... 针对现有算法存储结构简单、生成大量冗余的候选集、时间和空间复杂度高、挖掘效率不理想的情况,为了进一步提高关联规则算法挖掘频繁集的速度,优化算法的执行性能,提出基于内存结构改进的关联规则挖掘算法。该算法基于Spark分布式框架,分区并行挖掘出频繁集,提出在挖掘过程中利用布隆过滤器进行项目存储,并对事务集和候选集进行精简化操作,进而达到优化挖掘频繁集的速度、节省计算资源的目的。算法在占用较少内存的条件下,相比于YAFIM和MR-Apriori算法,在挖掘频繁集效率上有明显的提升,不但能较好地提升挖掘速度,降低内存的压力,而且具有很好的可扩展性,使得算法可以应用到更大规模的数据集和集群,从而达到优化算法性能的目的。 展开更多
关键词 关联规则 大数据 候选集 布隆过滤器 SPARK
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大数据集合中冗余特征排除的聚类算法设计 被引量:9
17
作者 侯莉莎 《现代电子技术》 北大核心 2018年第14期48-50,54,共4页
传统microRNA聚类算法对数据的新特征要求较高,未全面分析大数据集内的冗余特征,使得聚类结果均衡性差。因此,提出大数据集合中冗余特征排除的聚类算法,其采用聚类集成算法,在组构造时期通过使用一致的聚类算法抽取各种子集样本,实现大... 传统microRNA聚类算法对数据的新特征要求较高,未全面分析大数据集内的冗余特征,使得聚类结果均衡性差。因此,提出大数据集合中冗余特征排除的聚类算法,其采用聚类集成算法,在组构造时期通过使用一致的聚类算法抽取各种子集样本,实现大数据冗余特征的排除,获取排除冗余特征的大数据集聚类结果。对得到的大数据聚类特征分类能力以及特征关联性实施度量,采用基于特征聚类以及随机子空间的miRNA识别算法,实现大数据集合冗余特征的聚类。实验结果表明,所提算法具有较高的冗余数据排除性能,该算法下的大数据聚类效果优,具有较高的均衡性。 展开更多
关键词 大数据集 冗余特征排除 聚类算法 特征关联性 随机子空间 miRNA识别算法
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基于大数据思维的铀资源样本集合建设方法研究及试验 被引量:3
18
作者 李瀚波 叶发旺 +2 位作者 方茂龙 余长发 杨云汉 《铀矿地质》 CAS CSCD 2020年第5期401-407,共7页
铀资源数据获取能力的快速提高,迫切要求铀资源预测的思维和方法也应有所创新。文章通过对比分析现有成功的大数据和智能应用案例,结合铀资源勘查专业领域数据特点,提出了铀资源样本集合建设的整体方案。以二连盆地砂岩型铀资源数据作... 铀资源数据获取能力的快速提高,迫切要求铀资源预测的思维和方法也应有所创新。文章通过对比分析现有成功的大数据和智能应用案例,结合铀资源勘查专业领域数据特点,提出了铀资源样本集合建设的整体方案。以二连盆地砂岩型铀资源数据作为试验数据,讨论了铀资源正负样本集合的建设方法,并分析了下一阶段铀资源勘查数据挖掘和机器学习的研究方向。 展开更多
关键词 大数据 样本集合 标签 机器学习 铀资源
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基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法 被引量:13
19
作者 邵梁 何星舟 尚俊娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2932-2935,共4页
针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集... 针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集;接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸;最后,通过迭代过程来生成频繁k-项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。 展开更多
关键词 大数据 频繁项集挖掘 Spark框架 FP-GROWTH算法 垂直布局
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基于直觉模糊集的网络安全态势评估方法 被引量:11
20
作者 韩晓露 刘云 +2 位作者 张振江 吕欣 李阳 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期261-267,共7页
传统网络安全评估没有考虑多维、动态的安全特征要素,难以在大数据环境下进行快速、有效、定量的网络安全态势评估,为此提出了一种大数据环境下基于直觉模糊集的网络安全态势评估方法,该方法面向大数据环境分析大数据安全特征,构建可量... 传统网络安全评估没有考虑多维、动态的安全特征要素,难以在大数据环境下进行快速、有效、定量的网络安全态势评估,为此提出了一种大数据环境下基于直觉模糊集的网络安全态势评估方法,该方法面向大数据环境分析大数据安全特征,构建可量化的指标体系,采用直觉模糊综合评估方法评估网络安全态势。实验结果表明,该评估方法比传统网络态势评估方法能够更全面、及时、准确地反映大数据环境下的网络安全态势情况。 展开更多
关键词 计算机应用 网络安全态势评估 直觉模糊集 大数据
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