【摘 要】
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通过大数据交易过程模型优化,实现对大数据交易过程的精确建模,对于构建稳定、鲁棒和精确的交易平台至关重要.然而,大数据交易流程随时间而变化,传统的静态模型优化方法无法
【机 构】
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山东科技大学,中国科学院计算技术研究所,移动计算与新型终端北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2016YFB1001100),工信部2016年绿色制造系统集成项目,工信部2018年工业互联网创新发展项目,移动计算与新型终端北京市重点实验室研究基金.
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通过大数据交易过程模型优化,实现对大数据交易过程的精确建模,对于构建稳定、鲁棒和精确的交易平台至关重要.然而,大数据交易流程随时间而变化,传统的静态模型优化方法无法反映现实流程模型的时态变化特征.为此,本文提出一种基于概念漂移的大数据交易模型优化方法,在概念漂移点检测和定位的基础上,设计大数据交易日志分割算法,演算日志精准分割点,构建具有时变特性的大数据交易分段模型,实现基于日志分割的模型优化.该方法在天元大数据交易平台的应用实践表明,优化模型在拟合度和精确度方面均优于静态模型,对大数据交易演化过程的适配
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