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区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法研究 被引量:2
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作者 王建芳 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第1期60-62,95,共4页
近年来,虽然我国大数据技术的发展水平有所提升,但是分类算法存在分类准确性问题和计算能力问题,而在区块链框架体系下,以优化决策树模型为基础的大数据分类算法,具有数据加密的特点,能够形成分布类型的决策树模型,精准进行数据的分类处... 近年来,虽然我国大数据技术的发展水平有所提升,但是分类算法存在分类准确性问题和计算能力问题,而在区块链框架体系下,以优化决策树模型为基础的大数据分类算法,具有数据加密的特点,能够形成分布类型的决策树模型,精准进行数据的分类处理,优化决策树算法,有效解决传统大数据分类算法的问题。基于此,分析区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法应用意义,提出几点算法技术的应用措施,旨在为增强技术发展水平而提供帮助。 展开更多
关键词 区块链框架 优化决策树模型 大数据分类算法
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基于数据挖掘技术的养老服务设施空间分布优化
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作者 潘岱林 王星杰 +3 位作者 江圣栋 查俊辰 陈乐寒 徐明圣 《中阿科技论坛(中英文)》 2024年第5期103-107,共5页
文章使用数据挖掘技术,通过高德地图API获取南京市养老服务设施POI数据,并利用ArcGIS软件对南京市养老服务设施进行空间特征分析。通过构建CART决策树模型,探讨了影响南京市养老服务设施选址的关键因素。研究结果显示,南京市养老服务设... 文章使用数据挖掘技术,通过高德地图API获取南京市养老服务设施POI数据,并利用ArcGIS软件对南京市养老服务设施进行空间特征分析。通过构建CART决策树模型,探讨了影响南京市养老服务设施选址的关键因素。研究结果显示,南京市养老服务设施存在一定程度的空间分布不合理现象,而生活设施、医疗保健服务、政府机构及社会团体是决定养老服务设施建设的主要动因。基于此,文章针对南京市养老服务设施的空间布局提出了几点具体优化方案。 展开更多
关键词 养老服务设施 空间分布优化 数据挖掘 CART决策树模型 南京市
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基于Spark的分布式交通流数据预测系统 被引量:19
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作者 黄廷辉 王玉良 +1 位作者 汪振 崔更申 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期405-409,416,共6页
在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT)... 在大数据时代,在城市复杂交通环境中,实现实时、准确的交通流预测,是实现智能交通系统的必要前提。提出了一种在Spark平台上基于梯度优化决策树的分布式城市交通流预测模型(distributed urban traffic prediction with GBDT,DUTP-GBDT);并提出了分布式情况下梯度优化决策树模型实现的优化方法,包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种,提高了分布式情况下梯度优化决策树训练效率。基于Spark分布式计算平台高效、可靠、弹性可扩展的优势,以及梯度优化决策树模型准确率较高和时间复杂度较低的优点,利用时间特征、道路状况特征以及天气特征等特征参数,建立了DUTP-GBDT模型,实现了实时、准确的交通流预测。通过与GABP、GA-KNN、MSTAR等模型的对比,证明了利用Spark平台,DUTP-GBDT模型在分布式环境下准确率和训练速度方面均有所提高,符合城市交通流预测系统的各项要求。 展开更多
关键词 交通流预测 分布式计算 Spark平台 梯度优化决策树模型
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