基于Spark的分布式大数据分析算法研究

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随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。

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针对健康数据种类日益增多，而统计学算法不能实现所有数据种类的特征提取与健康状态评估的问题，文中提出了基于卷积与BP神经网络的健康数据分析算法来评估用户的健康状态。对健康数据类型进行分析，总结为数字、文本、图像3种模态的数据类型，并分别针对这3种数据类型进行基于卷积神经网络的数据特征表征模型的构建。经过特征融合，利用多元高斯分布定义健康状态的划分，并利用BP神经网络构建健康数据分析算法。通过在样本数据上的测试结果表明，与朴素贝利斯模型对比，文中所述健康数据分析算法具有较高的准确率，使用多模态数据较单一数据类型的健康评估结果更优，其准确率约为84.2 %。

链路预测是网络分析的一个重要应用，网络结构在真实场景中随时间发生演变，节点间会产生新的联系或者终止连接，从而导致网络结构变化以及节点中内在的偏向发生偏移。为提升链路预测能力，提出一种基于时序特征的动态网络节点表示的链路预测算法，即每一时刻的节点表示向量由历史的表示向量计算得到，以反映节点在向量空间中的变化规律，同时结合节点间的高阶邻近特性，生成具有鲁棒性的节点向量来维护网络结构。在真实数据集上的实验结果表明，与TNE、DHPE等算法相比，该算法在链路预测任务上的预测性能具有明显提升，适用于大规模的动态网络。

非频繁模式、负模式和负相关模式比较 非频繁模式、负模式和负相关模式是三个密切相关的概念。 尽管非频繁模式和负相关模式只涉及包含正项的项集或模式，而负模式涉及包含正项和负项的项集或模式，但是这三个概念之间存在一定的共性，如图7-22所示

动态聚类或迭代自组织数据分析算法（ISODATA）

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