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摘要
在获取海量数据后,大数据分析方法通过寻找数据之间的关系来解决问题,数据间的关系虽然很难被抽象出来,但却客观存在,并可以表示为某些函数。本文通过引入单调向量空间,分析海量数据可能有用的因素,构成多维单调向量空间模型,即通过单调映射函数来表示大数据关系。然后,对该模型进行算法分析,通过分割算法能够得到满足需求的数据集合,通过筛选算法和敏感区域算法,能够得到关键因素和关键区域,通过可视化方法能够降维显示大数据。本文的方法可以为大数据的处理与分析提供借鉴。
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在获取海量数据后,大数据分析方法通过寻找数据之间的关系来解决问题,数据间的关系虽然很难被抽象出来,但却客观存在,并可以表示为某些函数。本文通过引入单调向量空间,分析海量数据可能有用的因素,构成多维单调向量空间模型,即通过单调映射函数来表示大数据关系。然后,对该模型进行算法分析,通过分割算法能够得到满足需求的数据集合,通过筛选算法和敏感区域算法,能够得到关键因素和关键区域,通过可视化方法能够降维显示大数据。本文的方法可以为大数据的处理与分析提供借鉴。
