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摘要
针对传统多源异构数据挖掘方法存在的数据处理速度慢、加速比和分类精度低的问题，研究了改进多维关联规则算法在多源异构数据挖掘中的应用。利用改进多维关联规则算法分析数据之间的关联性，建立多源异构数据特征单元集合，根据数据权重与属性之间的相似度计算多源异构数据可信度，完成多源异构数据的预处理。计算多源异构数据的优先权值，并对数据进行排序处理，采用全局极小理论计算多源异构数据的适应度，以此搭建多源异构数据对象模型。以多源异构数据对象模型为依据，搜索出具有最大先验概率的数据划分策略，根据多源异构数据优化的目标函数设计了多源异构数据挖掘算法，实现了多源异构数据挖掘。实验结果表明，本文方法可以提高多源异构数据的处理速度，在加速比和分类精度上也具有一定的优势。
- 出版日期2023
- 单位福建农业职业技术学院
