| 基于半监督深度学习法的网络大数据集成挖掘 |
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| 引用本文： | 纪冲,刘岩.基于半监督深度学习法的网络大数据集成挖掘[J].计算机仿真,2021,38(7):313-316. |
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| 作者姓名： | 纪冲 刘岩 |
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| 作者单位： | 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010018 |
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| 摘 要： | 传统的数据集成挖掘方法在集成与挖掘两个步骤之间存在较大误差,导致大数据出现乱码问题,数据显示不全.为解决上述问题,提出基于半监督深度学习法的大数据集成挖掘方法.利用有监督与无监督深度学习间的机器学习,组成半监督深度学习.利用支持向量数据组建立超球体.依据超球体结合标记样本,组建半监督深度学习数据检测模型,筛选样本特征词,利用半监督深度学习方法训练单分类SVDD模型,实现网络大数据集成挖掘.仿真结果证明,所提方法能够高精度、高效的对大数据完成集成挖掘,具有理想的应用性能.
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| 关 键 词： | 半监督学习 网络大数据 集成挖掘 检测模型 |
Integrated Mining of Network Big Data Based on Semi Supervised Deep Learning |
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| JI Chong,LIU Yan.Integrated Mining of Network Big Data Based on Semi Supervised Deep Learning[J].Computer Simulation,2021,38(7):313-316. |
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| Authors: | JI Chong LIU Yan |
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