基于蚁群算法的非结构化大数据深度挖掘仿真

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针对传统的非结构化大数据深度挖掘方法结果不准确等问题,提出基于蚁群算法的非结构化大数据深度挖掘方法。以蚁群算法的参数选取原则作为标准,分别连接OpenFlow控制器及大数据批量处理模块,完成基于蚁群算法的非结构化挖掘环境建立。利用开源型挖掘框架,定义PPC-Tree型树状组织,再通过计算大数据K均值的方式,实现非结构化大数据深度挖掘算法的顺利应用。实验结果表明,应用所提深度挖掘方法后,节点组织的总容纳承载量大幅提升,匹配路径的平均传输速率也显著提高,能够准确挖掘非结构化大数据。
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