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海量大比例尺地形图自动接边方法

北京测绘 2023年第8期37卷 1109-1114页

作者：郭霄袁远刘斌田喜平解放军61363部队陕西西安710000

为解决海量大比例尺地形图批量快速自动接边问题,本文总结了现有接边算法优缺点,并在其基础上进行改进,提出一种优于目前接边算法的海量多种类数据自动接边方法,并对该方法关键部分进行了详细阐述。为减少对外部类库的依赖,采用Visual S... 详细信息

为解决海量大比例尺地形图批量快速自动接边问题,本文总结了现有接边算法优缺点,并在其基础上进行改进,提出一种优于目前接边算法的海量多种类数据自动接边方法,并对该方法关键部分进行了详细阐述。为减少对外部类库的依赖,采用Visual Studio开发环境实现算法,不依赖外部组件。将开发的接边工具应用于全国5万比例尺数据改化项目的实践证明,该算法可有效解决海量数据快速接边问题,提高了接边的效率。

关键词：接边大比例尺海量

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基于频繁项集的海量短文本聚类与主题抽取

计算机研究与发展 2015年第9期52卷 1941-1953页

作者：彭敏黄佳佳朱佳晖黄济民刘纪平武汉大学计算机学院武汉430072 武汉大学深圳研究院广东深圳518057 软件工程国家重点实验室(武汉大学) 武汉430072

社交网络短文本规模大、传播快、质量低、模态多样等特性导致现有基于向量空间模型的文本聚类技术在对其进行聚类时面临维度高、特征稀疏和噪声干扰等挑战.对此,提出基于频繁项集的短文本聚类与主题抽取STC-TE(short text clustering&to... 详细信息

社交网络短文本规模大、传播快、质量低、模态多样等特性导致现有基于向量空间模型的文本聚类技术在对其进行聚类时面临维度高、特征稀疏和噪声干扰等挑战.对此,提出基于频繁项集的短文本聚类与主题抽取STC-TE(short text clustering&topic extraction)框架.首先研究短文本的多特征对文本质量的影响,在基于高质量短文本集挖掘出的大量频繁项集基础上,设计基于相似度的频繁项集过滤策略SIF(similarity-based itemset filtering),可过滤掉85%的非重要频繁项集;然后定义基于相关文本集的频繁项集相似度,并提出聚类个数自适应的频繁项集谱聚类算法CSA_SC(clusters self-adaptive spectral clustering),实现频繁项集聚类与主题抽取;最后基于主题词将大规模短文本划分到相应的主题簇中,从而实现短文本聚类.基于100万条新浪微博文本的实验结果表明。

关键词：海量短文本频繁项集聚类主题抽取

一种基于Redis数据库的海量动目标存储方法

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电子质量 2022年第8期 112-115页

作者：严逸徐伟中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210007

传统动目标数据存储方法是直接在物理内存区开辟空间,但是在遇到十万、百万批级别的海量目标时往往出现内存不够、查询和修改效率低的问题。针对传统处理方法面临的性能瓶颈,该文基于Redis内存数据库高性能数据管理和共享技术,实现目标... 详细信息

传统动目标数据存储方法是直接在物理内存区开辟空间,但是在遇到十万、百万批级别的海量目标时往往出现内存不够、查询和修改效率低的问题。针对传统处理方法面临的性能瓶颈,该文基于Redis内存数据库高性能数据管理和共享技术,实现目标数据的快速存储、查询和修改,使得目标数据能够在程序间高速交互,提升系统实时性和一致性。

关键词：动目标海量 Redis 内存数据库

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基于面向物联网的海量数据处理研究

电子元器件与信息技术 2022年第5期6卷 58-61页

作者：黄艳西安交通工程学院

现如今，在各项感知技术的不断应用下，物联网技术逐渐成为人们的关注热点，它可以实现对海量数据的处理，并充分利用网络资源，以达到智能化、高效化以及自动化处理数据信息的目的。基于此，本文结合实际思考，首先简要分析了物联网海... 详细信息

现如今，在各项感知技术的不断应用下，物联网技术逐渐成为人们的关注热点，它可以实现对海量数据的处理，并充分利用网络资源，以达到智能化、高效化以及自动化处理数据信息的目的。基于此，本文结合实际思考，首先简要分析了物联网海量数据处理中的数据分级处理方式，其次阐述了面向物联网的数据降维处理流程，以期对相关部门的数据处理工作有所帮助，以保证在应用物联网技术后，海量数据处理工作能够变得更加简便，进而给予经济社会相应的供给，保证社会整体经济效益得到相应提升。

关键词：物联网海量数据处理

基于Hadoop技术的智慧图书馆海量数据储存系统研究

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自动化技术与应用 2022年第10期41卷 121-124,132页

作者：李焕咸阳职业技术学院陕西咸阳712000

基于GFS(Google File System谷歌文件系统)理论与HDFS(Hadoop Distributed File System分布式文件系统)实现,根据智慧图书馆海量数据储存特性,设计了以计算机技术为载体的数据储存系统。按照软件工程理念与方法,开发系统框架与功能模块... 详细信息

基于GFS(Google File System谷歌文件系统)理论与HDFS(Hadoop Distributed File System分布式文件系统)实现,根据智慧图书馆海量数据储存特性,设计了以计算机技术为载体的数据储存系统。按照软件工程理念与方法,开发系统框架与功能模块,并面向系统进行了全面测试。测试结果表明,系统可有效实现海量数据存储管理功能,且各节点运行过程中,对于不同数据类型,可根据节点选择科学可行策略,以供高效数据储存服务与读写功能,以此保障存储性能的实效性,从而实现系统良好负载均衡性,且在海量数据高效精确搜索的基础上,系统I/O效率得以显著提升。

关键词：计算机技术智慧图书馆海量数据储存

海量档案数字资源智能管理及挖掘分析方法研究

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档案学研究 2017年第6期 75-79页

作者：陶水龙北京市档案局北京100005

随着电子政务的发展,国内档案数字资源的建设已经取得了很大的进展,逐渐形成了海量的档案数字资源。传统的档案管理系统提供了档案数据的存储、管理等功能,但并不支持海量档案数据的挖掘分析,无法充分利用档案数据隐含的价值提升档案管... 详细信息

随着电子政务的发展,国内档案数字资源的建设已经取得了很大的进展,逐渐形成了海量的档案数字资源。传统的档案管理系统提供了档案数据的存储、管理等功能,但并不支持海量档案数据的挖掘分析,无法充分利用档案数据隐含的价值提升档案管理和公众服务水平。语义网技术的发展为档案数据的管理和利用,提供了新的应用研究方向。本文将针对档案数据的特点,深入分析语义网技术在档案数据挖掘分析中的作用,最后探讨将来档案管理系统可能的建设方向和存在的问题。将语义网技术引入数字档案馆建设,将为管理部门提供有效的高效管理工具,也将为公众提供更好的公共信息服务。

关键词：海量档案数字资源智能管理挖掘分析方法研究

CINTE23:“高质量国际大展”激活海量商机

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纺织服装周刊 2023年第37期 8-9页

作者：李亚静不详

在万众瞩目之下,CINTE23汇聚新产品、新技术、新应用、新市场,打通产业上下游各环节,焕发行业新的活力。超500家国内外知名企业及众多海内外专业观众远道而来,共襄盛会。“高质量国际大展”带来了海量商机,描绘出产业用纺织品融合发展... 详细信息

在万众瞩目之下,CINTE23汇聚新产品、新技术、新应用、新市场,打通产业上下游各环节,焕发行业新的活力。超500家国内外知名企业及众多海内外专业观众远道而来,共襄盛会。“高质量国际大展”带来了海量商机,描绘出产业用纺织品融合发展的产业生态新图谱。

关键词：产业生态产业用纺织品专业观众新的活力知名企业商机海量高质量

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海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法

科学技术与工程 2019年第22期19卷 223-228页

作者：张牧宁劉建宏北京大学北京100871 上智大学日本东京1028554

为解决传统方法调度均衡性差,资源利用率低的弊端,提出一种新的海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法.依据海量电子图书信息资源池中物理服务器的工作情况,对资源池运行工作进行判断,针对不饱和运行状态,通过分析资源利用率方差、资... 详细信息

为解决传统方法调度均衡性差,资源利用率低的弊端,提出一种新的海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法.依据海量电子图书信息资源池中物理服务器的工作情况,对资源池运行工作进行判断,针对不饱和运行状态,通过分析资源利用率方差、资源利用率均衡度和整个资源利用率均衡度,建立均衡调度目标函数,采用蚁群算法对其进行求解决,获取最优调度策略.在资源池饱和的情况下,求出全部虚拟机资源的等待时间,选用等待时间最短的虚拟机执行当前海量电子图书网络用户请求资源.结果表明,所提方法调度结果和其他方法相比最均衡,只有少部分均衡性相对较差;对CPU和I/O资源利用率调度均衡性较好,对内存利用率调度均衡性相对较差,但和其他方法相比较好;对不同资源利用率均为95%~99%.可见所提方法对电子图书信息资源利用率调度均衡性好,有很高的竞争力和资源利用率.

关键词：海量电子图书信息资源利用率均衡调度

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海量短语信息文本聚类技术研究

计算机工程 2007年第14期33卷 38-40页

作者：王永恒贾焰杨树强国防科技大学计算机学院网络研究所长沙410073

信息技术的发展造成了大量的文本数据累积,其中很大一部分是短文本数据。文本聚类技术对于从海量短文中自动获取知识具有重要意义。现有的一般文本挖掘方法很难处理TB级的海量数据。由于短文本中的关键词出现次数少,文本挖掘的精度很难... 详细信息

信息技术的发展造成了大量的文本数据累积,其中很大一部分是短文本数据。文本聚类技术对于从海量短文中自动获取知识具有重要意义。现有的一般文本挖掘方法很难处理TB级的海量数据。由于短文本中的关键词出现次数少,文本挖掘的精度很难保证。该文提出了一种基于频繁词集并结合语义信息的并行聚类算法来解决海量短语信息的聚类问题。实验表明,该方法在处理海量短语信息时具有很好的性能和准确度。

关键词：文本挖掘海量短语并行