文件名称:
基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法研究
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：为了解决传统多模态异构大数据检测算法存在的存储极值高、QTI指标低，而导致数据模态混乱的问题，为解决此问题，建立基于K-均值聚类的多模态异构大数据检测算法。以异构语料库作为大数据支撑背景，借助多模态均值分类器，确定相似性检测度量值，搭建基于K-均值聚类的多模态异构体系。在此基础上，利用多模态型TAN检测网络，恢复处于异构状态的大数据结构体，再通过计算粗糙权重水平的方式，实现多模态异构大数据检测算法研究。应用实验结果表明，与MapReduce检测手段相比，应用异构型检测算法后，大数据结构存储极值出现明显的下降趋势，而QTI指标却大幅提升，原始存在的数据体模态混乱行为得到有效控制。
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