论文部分内容阅读
摘要:为积极对大数据网络样本数据处理效果不佳的问题,提出结合Boosted方法对网络的样本数据进行建模方法。结合抽样调查以及Apriori算法对大数据网络样本数据进行采集和挖掘,获取数据特征,并根据特征参数对模型的倾向得分进行估计,以便对网络数据访问群进行对比分析,从而实现对大数据网络样本数据模型的构建。最后通过实验证实,基于Boosted方法的大数据网络样本数据模型有较高的有效性,充分满足研究要求。
关键词: Boosted; 大数据; 网络样本; 数据建模
中图分类号: TM897
关键词: Boosted; 大数据; 网络样本; 数据建模
中图分类号: TM897