云计算环境下用户兴趣数据准确检测仿真

作者：张志东

来源：计算机仿真, 2017, 34(10): 410-413.

• 云计算环境
• 用户兴趣
• 数据检测

云计算环境下用户兴趣数据的准确检测,能够更好的提升数据管理质量。对用户数据的准确检测,需要对空间数据聚类过程进行自适应训练,获取数据聚类目标函数,完成对某一特征数据的准确检测。传统方法先给出数据检测空间的最优置信度,表述空间数据的采样时间长度,但忽略了获取数据聚类目标函数,导致检测精度偏低。提出基于空间自相关性的云计算环境下用户兴趣数据检测方法。上述方法先利用邻域对象的空间自相关性理论,获取离群空间数据和其邻域空间数据的距离,对各个数据进行聚类,获取数据均值参考点,并对生成的数据均值参考点进行拟合,提取数据高阶累积量特征,依据差分进化理论对空间数据聚类过程进行自适应训练,获取数据聚类目标函数,并完成对用户兴趣数据准确检测。实验结果表明,所提方法检测精度高,极大的提升了云计算环境下的数据管理质量。

• 单位
  山西工程技术学院