Mining Outlier Data in Mobile Internet-Based Large Real-Time Databases
المؤلفون المشاركون
Liu, Xin
Chen, Xiaohong
Zhou, Yanju
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Mining outlier data guarantees access security and data scheduling of parallel databases and maintains high-performance operation of real-time databases.
Traditional mining methods generate abundant interference data with reduced accuracy, efficiency, and stability, causing severe deficiencies.
This paper proposes a new mining outlier data method, which is used to analyze real-time data features, obtain magnitude spectra models of outlier data, establish a decisional-tree information chain transmission model for outlier data in mobile Internet, obtain the information flow of internal outlier data in the information chain of a large real-time database, and cluster data.
Upon local characteristic time scale parameters of information flow, the phase position features of the outlier data before filtering are obtained; the decision-tree outlier-classification feature-filtering algorithm is adopted to acquire signals for analysis and instant amplitude and to achieve the phase-frequency characteristics of outlier data.
Wavelet transform threshold denoising is combined with signal denoising to analyze data offset, to correct formed detection filter model, and to realize outlier data mining.
The simulation suggests that the method detects the characteristic outlier data feature response distribution, reduces response time, iteration frequency, and mining error rate, improves mining adaptation and coverage, and shows good mining outcomes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Xin& Zhou, Yanju& Chen, Xiaohong. 2018. Mining Outlier Data in Mobile Internet-Based Large Real-Time Databases. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136906
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Xin…[et al.]. Mining Outlier Data in Mobile Internet-Based Large Real-Time Databases. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136906
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Xin& Zhou, Yanju& Chen, Xiaohong. Mining Outlier Data in Mobile Internet-Based Large Real-Time Databases. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136906
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136906
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر