基于大数据的网络特征提取方法研究

作者:欧阳柏成;王俊炀; 刊名:计算机产品与流通 上传者:王东

【摘要】随着互联网的快速发展,越来越多的信息智能设备互相连接共享,产生了较大的具有研究性的网络数据。面对如此庞大的结构组成的复杂数据后,我们应该思考怎样去利用、提取、转换、过滤成对我们有用的信息数据,成为我们首先要考虑的问题。为此提出了基于大数据的网络特征提取方法研究。

全文阅读

网络与通信 2019.06 计算机产品与流通 29 基于大数据的网络特征提取方法研究 ⎕⎕ 欧阳柏成 1⎕王俊炀 2 摘要:随着互联网的快速发展,越来越多的信息智能设备互相 连接共享,产生了较大的具有研究性的网络数据。面对如此庞大的结构组成的复杂数据后,我们应该思考怎样去利用、提取、转换、过滤成对我们有用的信息数据,成为我们首先要考虑的问题。为此提出了基于大数据的网络特征提取方法研究。 关键词:大数据时代;网络信息;特征提取;提取方法 在这个大数据技术飞速发展的时代,网络在各个领域应用广泛,基于这种现状,大数据的网络特征提取方法成为了大数据时代信息服务机构的必然选择 [1]。 一、引入大数据技术寻找网络特征 由于大数据技术的发展和应用使人类社会进入 " 互联网 +" 时代,人们可以通过互联网搜索引擎查询自己需要的信息资源,实现网络购物、线上教育、在线医疗挂号,汽车共享等。将大数据引入其中,进而构建针对性的分析模型。 在大数据下的网络特征可以具体分为四点:大量化、多样化、快速化、价值化 [2]。在大数据技术中,大量化实现了数据库的整合,使得网络数据得到了包容收纳的作用,其容量规则远远超过传统的数据模式。这是大数据下的网络特征的现存优势。 在快速发展的网络体系下,信息快速性也是必然的发展趋势,传统的网络模式迟早会被社会所淘汰,对于现代的大数据下网络特征数据分析处理也需要快速,这样才能满足当代社会发展模式,这是大数据下网络发展特征的必然趋势 [3]。寻找大数据下网络特征的价值性,大数据的本身价值相对较低,需要大量的信息源作为提供数据的基础保障,从而分析真正有用的数据提供给用户才能实现正向价值,怎样使得网络数据价值的最大化。 二、分析网络特征类型实现特征提取 对应有模型进行分析,以确定模式下的有用特征。基于大数据下的网络特征提取方法,该方法先组建原始数据库,给出数据的分布规律,利用该规律完成大数据下网络特征的最优提取。如何提取网络特征可以分为 3 点,可以通过以下几点来提取特征。 区分性,先区分大数据下的网络特征进行区分挑选,得到自己所需要的网络信息,对于相似的网络模型,可以具体区分,使得所需要的会更加详细了解。 唯一性,在不同的模式下,其网络特征也应该存在显著差异,对于网络结构差异性,应当优胜略汰,提取更好的网络数据,以适合用户选择。 数量差异性,在大数据下数据复杂程度随着使用者的增多而变得繁多,在另一方面,网络特征提取难度较大,这时候应该在大数据复杂的数据情况下去其糟粕,通过分析法对网络特征进行详细研究,研究网络特征的规律性以切实际适用于用户。 通过提出基于大数据下的网络特征提取方法,针对网络特征上的不足之处,在大数据中网络特征选择,特征库的维护和 管理变得更加简单便利。 三、实例分析 通过传统数据下的网络特征分析和现代的大数据下的网络特征分析做对比,简单分析一下网络特征中二者的不同的之处,了解网络的多样性,差异性,价值性等性质差异,一组作为传统网络特征数据,另一面提出现代网络特征数据,也表明现代的大数据下网络特征的具体优势。先从数据库中提出两组数据,数据选择具有广泛性实时性,适用于两组数据,一组是传统网络特征,另一组是现代网络特征,通过上述三组特性进行对比,对比图如下表: 表1 传统网络特征和现代网络特征数据对比项目 传统网络特征 现代网络特征 多样性 古板;固有思维 全面;开放;适用于各种用户差异性 较大 87% 较小 45% 价值性 65% 96% 通过上表中的数据我们可以得出,在现代网络特征中,大数据下的网络特征提取更加适用于大范围用户,而传

参考文献

引证文献

问答

我要提问