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张建国

作品数：3 被引量：0H指数：0
供职机构：齐鲁工业大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇流数据
  • 1篇样本数据
  • 1篇时间复杂度
  • 1篇数据块
  • 1篇漂移
  • 1篇相似度
  • 1篇共指消解
  • 1篇复杂度
  • 1篇概念漂移
  • 1篇MAPRED...
  • 1篇SPARK

机构

  • 3篇齐鲁工业大学

作者

  • 3篇张建国
  • 1篇孙涛
  • 1篇耿玉水
  • 1篇赵晶
  • 1篇刘嵩
  • 1篇王新刚
  • 1篇鲁芹
  • 1篇李鹏
  • 1篇孙琦

传媒

  • 1篇齐鲁工业大学...

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2016
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于Spark的流数据集成分类方法研究及应用
在信息技术持续发展的今天，全球数据量呈现出骤增的状态。从客观上来讲，目前人类已经全面步入大数据时代，人们的生活和生产方式发生了根本变化。传统的静态数据的挖掘技术也已经不能满足很多应用的需求了。其中较大的改变就是数据形式从...
张建国
关键词：流数据
一种基于概念漂移的流数据集成分类方法和装置
本发明公开了一种基于概念漂移的流数据集成分类方法和装置，包括以下步骤：获取多个包括有类标和无类标样本数据的数据块；根据类标对多个所述数据块中的每个类别训练单类基分类器；根据多个所述数据块对应的单类基分类器，构建集成分类矩...
耿玉水张建国鲁芹孙涛刘嵩王新刚赵晶
文献传递
一种基于MapReduce的实体共指消解方法
2016年
在信息技术和工业自动化迅速发展的时代,源源不断地产生着大批量的数据,这些数据中大量指代同一实体的重复数据,给数据分析和处理带来了很大的困难。在以往研究的基础上,提出了一种基于MapReduce的实体共指消解的方法,该方法通过引入权重和相似度的度量指标,利用Hadoop平台和MapReduce框架把数据处理成key-value数据实体对的形式,进而对数据进行共指消解处理。经过实验,表明了该方法能够提高实体共指消解的准确率和速度,满足了企业在当前形势下实体共指消解的需求。
李鹏张建国孙琦苗世强逄焕君
关键词：MAPREDUCE相似度
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