云计算下通信大数据多属性特征引导融合仿真

作者：李洪波^*; 周春姐

来源：计算机仿真, 2021, 38(03): 393-455.

• 通信大数据
• 属性特征
• 决策树
• 引导融合

对云计算下通信大数据的引导融合是当前数据处理和使用的核心技术之一,传统引导融合技术均存在属性节点生存期较短的问题,造成后续维护和运营成本有较大幅度的增加,融合效率降低。为了解决上述问题,提出云计算下通信大数据多属性引导融合新技术,对当前用户所需要的特征数据划分为不同的数据团,根据属性信息制备属性标签,进行数据团集成;根据集成结果,利用粗糙制备决策树,计算数据属性特征,对当前决策树获取的信息属性特征进行权值排序和计算,明确输入和输出特征的属性关联度;最后通过寻找属性关联度实现多属性的引导融合。仿真结果表明,应用上述引导方法后,特征数据节点融合能耗降低22%,节点挖掘率提高30%,可以有效解决数据属性节点生存期问题。