您好，读者！ 请
登录
内蒙古大学图书馆
首页
概况
本馆概况
组织机构
入馆须知
规章制度
馆藏布局
参观与访问图书馆
党建
资源
馆藏资源
电子资源
数据库导航
特色资源
服务
办证服务
图书借阅
阅读推广
文献传递与馆际互借
空间与设施
开放时间
iThenticate论文原创性检测服务
科研支持
论文收录引用证明
科技查新
知识产权
档案馆
帮助
联系我们
地理位置
新生指南
常见问题
图书捐赠
咨询与建议
建议与咨询
留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法
您的常用邮箱：
*
您的手机号码：
*
问题描述：
当前已输入0个字，您还可以输入200个字
全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现
本站搜索
搜 索
高级检索
分类表
所选分类
----=双击删除一行=----
>>
<<
限定检索结果
标题
作者
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
标题
标题
作者
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
作者
标题
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
作者
作者
标题
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
确 定
文献类型
1 篇
会议
馆藏范围
1 篇
电子文献
0 种
纸本馆藏
日期分布
学科分类号
1 篇
教育学
1 篇
教育学
1 篇
心理学(可授教育学...
1 篇
工学
1 篇
信息与通信工程
1 篇
控制科学与工程
1 篇
计算机科学与技术...
1 篇
软件工程
1 篇
管理学
1 篇
图书情报与档案管...
主题
1 篇
optimizing sprin...
1 篇
child node
1 篇
cloud computing ...
1 篇
gini value
机构
1 篇
tianjin universi...
作者
1 篇
han wenqi
语言
1 篇
其他
检索条件
"主题词=optimizing SPRINT classification algorithm"
共
1
条 记 录，以下是1-10
订阅
全选
清除本页
清除全部
题录导出
标记到"检索档案"
详细
简洁
排序：
相关度排序
时效性降序
时效性升序
相关度排序
相关度排序
时效性降序
时效性升序
Optimization and Application of
sprint
Big Data
classification
algorithm
in Cloud Computing Framework 6
Optimization and Application of SPRINT Big Data Classificati...
收藏
分享
引用
2023 IEEE 6th International Conference on Information Systems and Computer Aided Education, ICISCAE 2023
作者：
Han, Wenqi
Tianjin University of Technology
Tianjin China
When processing massive data, existing
classification
methods frequently take too long to compute, making their performance challenging to satisfy the actual needs of big data applications. In this paper, an
sprint
op...
详细信息
ISBN: (纸本)9798350313444
When processing massive data, existing
classification
methods frequently take too long to compute, making their performance challenging to satisfy the actual needs of big data applications. In this paper, an
sprint
optimization
classification
algorithm
based on a cloud computing framework is studied. The idea is to build a three-level cloud computing framework, and the optimization
sprint
classification
algorithm
is implanted into it so that the
sprint
classification
algorithm
has better stability and communication efficiency, as well as a higher-performance parallel computing environment in the process of processing big data.
sprint
classification
algorithm
optimization the process is as follows: First, the segmentation of GiNi value nodes is used to enhance the parallel computing capability of the
classification
algorithm
and the optimization ability of continuous attributes. Next, the subsets of the big data set are reclassified, and the decision tree construction is finished based on the optimal segmentation point to enhance the big data
classification
processing ability. According to the experimental findings, the cloud computing framework's optimized
sprint
classification
algorithm
outperforms the more established big data
classification
algorithm
in terms of
classification
performance and efficiency, as well as execution rate and parallel performance. © 2023 IEEE.
关键词：
Child node
cloud computing framework
GiNi value
optimizing sprint classification algorithm
来源：
评论
学校读者
我要写书评
暂无评论
没有更多数据了...
下一页
全选
清除本页
清除全部
题录导出
标记到“检索档案”
共1页
<<
<
1
>
>>
检索报告
对象比较
合并检索
0
隐藏
清空
合并搜索
回到顶部
执行限定条件
内容：
评分：
请选择保存的检索档案：
新增检索档案
确定
取消
请选择收藏分类：
新增自定义分类
确定
取消
订阅名称：
通借通还
温馨提示：
图书名称：
借书校区：
取书校区：
手机号码：
邮箱地址：
一卡通帐号：
电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。
联 系 人：
所在院系：
联系邮箱：
联系电话：
暂无评论