本文選題：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)　切入點(diǎn)：高速接入　出處：《機(jī)床與液壓》2017年24期

【摘要】：隨著移動(dòng)高速接入網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)流量顯著增加,但移動(dòng)終端使計(jì)算和存儲(chǔ)受限。利用有限的人工智能應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算有利于解決這些沖突,提高用戶體驗(yàn)。針對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘算法的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特性,聯(lián)合考慮云計(jì)算和大數(shù)據(jù)挖掘,并充分考慮數(shù)據(jù)傳輸效率和拓?fù)湟苿?dòng)接入開展研究。仿真結(jié)果表明:該算法是有效的。
[Abstract]:With the development of mobile high-speed access network, network traffic increases significantly, but mobile terminals restrict computing and storage. Using big data, a limited artificial intelligence application, cloud computing can help solve these conflicts. Aiming at the mobile Internet characteristics of big data mining algorithm, considering cloud computing and big data mining, and fully considering the data transmission efficiency and topology mobile access, the simulation results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 無(wú)錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院;江南大學(xué);
【基金】：Wuxi city of things development fund project(No.錫經(jīng)信綜合[2015]23號(hào),No.錫財(cái)工貿(mào)[2015]138號(hào))
【分類號(hào)】：TP311.13;TP393.09

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5 李圍成;基于FP-樹的時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘算法研究[D];河南工業(yè)大學(xué);2016年

6 官凱;基于MapReduce的圖挖掘研究[D];貴州師范大學(xué);2016年

7 陳名輝;基于YARN和Spark框架的數(shù)據(jù)挖掘算法并行研究[D];湖南師范大學(xué);2016年

8 劉少龍;面向大數(shù)據(jù)的高效數(shù)據(jù)挖掘算法研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

9 羅俊;數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化研究及其應(yīng)用[D];青島大學(xué);2016年

10 甘昕艷;數(shù)據(jù)挖掘算法在電子病歷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];廣西大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1663520