【摘 要】
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多种类复杂信息的差异化查询检索是大数据资源调度的重要步骤,可提高多种类复杂信息的聚类能力.传统方法在对复杂信息检索时,存在计算开销过大和全局稳定性不好的问题,提出一
【机 构】
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西安航空职业技术学院 西安,710089
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多种类复杂信息的差异化查询检索是大数据资源调度的重要步骤,可提高多种类复杂信息的聚类能力.传统方法在对复杂信息检索时,存在计算开销过大和全局稳定性不好的问题,提出一种基于分段融合调度的大规模多种类复杂信息智能定向检索方法.采用网格区域分割方法将多种类复杂信息集分为若干子集,对海量的大数据资源进行匹配滤波检测处理,降低冗余数据的干扰,结合模糊谱聚类方法进行多种类复杂信息的关联属性特征提取,根据信息的聚类属性进行特征分类识别,挖掘多种类复杂信息的定向谱特征量,结合数据聚类结果进行大数据资源调度中多种类复杂信息智能定向检索.仿真结果表明,与传统方法相比,所提方法的查准率总是优于其他两种方法,整体平均查准率高于其他两种方法5％-10％.采用该方法进行大数据资源调度和信息检索的检索性能较好,查准率较高,抗冗余性较强.
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