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零售交易信息服务平台运行数据异常辨识研究
1
作者
魏巍
《信息与电脑》
2023年第24期190-192,202,共4页
异常数据的存在导致零售交易信息服务平台的用户体验不佳,因此需要设计零售交易信息服务平台运行数据异常辨识方法。文章首先采用网络爬虫技术采集平台数据,并对数据进行预处理,其次利用主成分分析法对数据进行特征提取,最后通过k-mean...
异常数据的存在导致零售交易信息服务平台的用户体验不佳,因此需要设计零售交易信息服务平台运行数据异常辨识方法。文章首先采用网络爬虫技术采集平台数据,并对数据进行预处理,其次利用主成分分析法对数据进行特征提取,最后通过k-means聚类算法实现异常数据辨识。实验结果表明,该方法对数据异常辨识的精确度高、误差小、速度快。
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关键词
数据异常
网络爬虫
数据预处理
K-MEANS聚类算法
零售交易信息服务平台
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职称材料
题名
零售交易信息服务平台运行数据异常辨识研究
1
作者
魏巍
机构
北京三快在线科技有限公司
出处
《信息与电脑》
2023年第24期190-192,202,共4页
文摘
异常数据的存在导致零售交易信息服务平台的用户体验不佳,因此需要设计零售交易信息服务平台运行数据异常辨识方法。文章首先采用网络爬虫技术采集平台数据,并对数据进行预处理,其次利用主成分分析法对数据进行特征提取,最后通过k-means聚类算法实现异常数据辨识。实验结果表明,该方法对数据异常辨识的精确度高、误差小、速度快。
关键词
数据异常
网络爬虫
数据预处理
K-MEANS聚类算法
零售交易信息服务平台
Keywords
data
anomaly
web
crawler
data
preprocessing
k-means
clustering
algorithm
retail
transaction
information
service
platform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
零售交易信息服务平台运行数据异常辨识研究
魏巍
《信息与电脑》
2023
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