以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

羅瀟

【摘要】 網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對數(shù)據(jù)進行處理方面發(fā)揮著非常重要的作用，然而傳統(tǒng)算法的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由于受到相似干擾的影響非常深，導致在計算中存在有非常多的局限，而且計算步驟特別多非常的繁瑣，因此需要對傳統(tǒng)計算法進行改進，也就杏花村能了以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過一些相關(guān)的實驗可以證明，以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘方法的計算效率以及計算精確度明顯高于傳統(tǒng)的計算方法。

【關(guān)鍵詞】 混合式遺傳算法 網(wǎng)絡差異 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

現(xiàn)階段各項計算機技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都在不斷的發(fā)展和更新，生活中會應用到網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的領(lǐng)域在不斷的擴大，然而網(wǎng)絡數(shù)據(jù)非常龐大，因此如何快速的在眾多的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中獲得網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)并且對網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)進行分析便成了當下網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究的重點。

一、傳統(tǒng)網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘方法

現(xiàn)階段，基于遺傳算法的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)處理方法是最為常見的，發(fā)展空間最大并且事用范圍最廣的一種數(shù)據(jù)挖掘處理方法，然而這種傳統(tǒng)的以遺傳算法為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘方法在處理數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)時會存在有一定的局限，因為不同的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)屬性不同大，導致應該傳統(tǒng)計算方法對差異數(shù)據(jù)進行挖掘時存在穩(wěn)定性差，計算過成非常繁瑣等缺點，因為傳統(tǒng)的計算方法依靠的是建立一種模糊規(guī)則來進行數(shù)據(jù)挖掘，基于這種情況，一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)接近特征，就會出現(xiàn)新的模糊約束規(guī)則，導致計算方法非常的繁瑣，效率不高，因此需要我們對該方法進行改進，以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘方法在這種情況下變應運而生。該處理方法有效的改善了傳統(tǒng)計算方法的局限性，將模糊理論去除，轉(zhuǎn)換為大變異操作方法從而進行網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)的挖掘工作。

二、網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘原理

網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘的目的就是從隨意的，不清晰的，存在有大干擾的，不完整的以及隨機囤放的各類數(shù)據(jù)中有效并且快速的將其中隱藏有目標數(shù)據(jù)以及擁有較大價值的信息挖掘出來。網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡用戶提供他們要進行決策時需要了解的信息。一般情況下，網(wǎng)路用戶幾乎沒有意識到數(shù)據(jù)存儲的價值，因此這就給網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了更高的要求，需要他們滿足在多種情況下都可以進行網(wǎng)絡知識功能，這樣才可以更好的滿足網(wǎng)絡用戶對信息的需求。另外，網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)還需要存在有多角度以及多層次的網(wǎng)絡知識水平，并且不能禁止網(wǎng)絡用戶進行有價值的網(wǎng)絡知識模式，從而方便網(wǎng)絡用戶在有價值的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行相對邊角正確的決策。因為傳統(tǒng)的計算方法在遇到相思相屬性的干擾時，是以模糊規(guī)則為基礎(chǔ)進行的各種關(guān)聯(lián)規(guī)則的建立，所以存在的約束條件非常對，而且計算方法非常的麻煩。

三、改進后的以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)原理

對傳統(tǒng)媒過方法進行改進，從而形成了以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘方法，該方法是在傳統(tǒng)計算方法的基礎(chǔ)上改進的，將傳統(tǒng)計算方法中的優(yōu)點保留，對不足之處進行改變，從而形成了新的網(wǎng)絡差異處理方法。

1、編碼問題。以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一項非常明顯的編碼技術(shù)就是二進制的位串編碼，然而在實際的編程中卻存在有差異，反而使采用浮點數(shù)的方法來表示所表現(xiàn)出來的效果更為哦突出。

2、雜交算子。因為以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對傳統(tǒng)計算方法的額改進，因此其中的編碼方式會存在有非常明顯的變化，這就需要雜交算子進行非線性組合之間的設計。其中具體的方式如下，在以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，采用的是兩個個體Sa和sb之間的雜交方式，則會形成一個全新的個體。

在形成新個體的過程中ч的取值范圍應該在0到1之間，當然如歌實際情況有所差異，根據(jù)實際的情況對ч的取值范圍進行合理的縮小，如果ч是作為一個常數(shù)出現(xiàn)的，那么雜交算計就是統(tǒng)一的雜交方式。如果ч的取值是以代數(shù)變化作為基礎(chǔ)的，則進行的是不統(tǒng)一雜交方式，在進行網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘時，隨著迭代次數(shù)的不斷增多新個體的性能也會得到不斷的提升，所表現(xiàn)出來的差異就會不斷的縮小。

3、得出結(jié)論。以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)同傳統(tǒng)的遺傳算法進行比較，可以發(fā)現(xiàn)該方法比傳統(tǒng)算法取得的效果要好很多。同時，該方法比較適用于對模糊信息以及海量數(shù)據(jù)進行處理，具有非常良好的性能以及自適應性，是對傳統(tǒng)遺傳算法的一種改進和性能補充。

結(jié)語：綜上所述，現(xiàn)階段伴隨著計算機網(wǎng)絡技術(shù)以及數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷發(fā)展，用到網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的范圍在不斷的增大，然而傳統(tǒng)的計算方法具有穩(wěn)定性差，局限性大以及計算方法繁瑣等眾多問題，本文通過分析，證明了以混合式遺傳算法核心的網(wǎng)絡差異數(shù)據(jù)挖掘方法是對傳統(tǒng)方法的改進，具有很強的優(yōu)越性。

參 考 文 獻

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