技术简介： 本发明提出一种云环境中分布式流数据处理方法及系统，针对物联网时代数据量并发量大、流动快等特点，本发明用流式计算引擎Spark 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于MapReduce的OCL并行查询方法，包含对象属性集提取和并行查询结果构造两个步骤，所述对象属性提取是基于Hadoop的InputFormat，根据实际查询要求选取OCL规则库中特定的OCL对…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种面向位置社交网络的兴趣点推荐方法，首先，通过在基于用户的协同过滤算法中，融入时间特征，得到基于时间特征和用户协同过滤的兴趣点评分；然后，将基于时间因素的兴趣点流行度…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于Spark的并行关联规则增量更新方法，主要针对现有增量更新方法在海量数据环境下运行效率低下的问题。该方法的实现步骤为获取数据集；数据预处理；划分原始数据集与新增数据…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于相关兴趣度的关联规则挖掘方法，该方法首先从事务数据库TID中得到1‑频繁项集，产生更高阶的候选频繁模式；接着对候选的频繁模式进行支持度阈值判断去掉非频繁项目集，然后…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种预测社交网络用户属性的方法，包括以下步骤步骤1)采集社交网络信息数据，并对数据进行清洗，获得社交网络清洗后的数据，步骤2)定义社交网络图模型；步骤3)对数据进行分析，步骤…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于人机交互的大数据可视化系统及其控制方法，包括可视化层、交互层、支撑层、大数据平台层、资源层；所述可视化层包括数据选择模块和显示模块；所述交互层，包括数据传递模块…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种大数据可视化认知分析系统及其分析方法，包括认知模块、用户模块、人机交互模块，所述认知模块与人机交互模块信息交互，所述用户模块与人机交互模块信息交互；其利用计算机自动…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于关联规则的标签推荐方法，包括以下步骤利用滑动时间窗口模型在每个时间窗口内采集每个用户的标签事务并添加至标签事务集合T；利用最大频繁项挖掘算法对上述集合T挖掘得到频…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于多数据源的本体学习方法，该方法采用本体匹配技术计算多数据源中概念、属性和实例之间的关系，将输入的单个数据源进行信息扩充，并在获得学习结果后，结合多数据源中可能有…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开一种基于Spark的并行化关联挖掘优化方法，先对事务数据库进行预处理，根据业务需求进行数据清洗，提取简要有效信息，将事务项数据编码化后，全部读取到内存，转换成RDD模型；在生成频…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开一种基于分布式计算平台的层次聚类改进方法，采用K‑均值算法将数据聚类为N个簇，对N个簇进行全排列，形成顺序不同的N！个序列，再利用BIRCH算法在Spark平台上计算，Spark平台利用分…… 查看详细 >
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