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摘要
当前微博社区数据存在稳定挖掘算法的挖掘效率较低、鲁棒性能不佳等难题,提出了一种基于混沌稳定子控机制的微博社区数据稳定挖掘算法。首先,利用微博社区数据存在的混沌特性进行挖掘架构的构建,将处于混沌稳定特征状态的微博数据进行匹配分割;随后,基于微博数据分段特征的不同,将不同状态的混沌稳定流进行成本核算,改善了算法在复杂条件成本核算困难的问题。最后,根据核算过程中不同混沌稳定流所存在的数字特征,对全部的数据进行整体挖掘成本核算,进一步降低了核算过程中的复杂度,改善了挖掘算法的数据挖掘效率。仿真实验表明,与自映射一体化挖掘算法(self mapping mining algorithm,SMM算法)相比,该算法的数据挖掘性能及适用范围有了明显的提高,具有良好的实践应用价值。
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