基于洗牌算法的大数据抽样有效性分析
Analysis of sampling effectiveness of big data based on shuffling algorithm
内蒙古民族大学 计算机科学与技术学院, 内蒙古 通辽 028043
摘要
基于折叠技术的洗牌算法具有较好的数据置乱效果，可以满足大数据抽样的前提条件。为证明置乱后的数据集在经过抽样后内部规则不被破坏，通过数据挖掘的方法对抽样前后的数据进行关联规则分析。对比所得关联规则的支持度、置信度，以及事务出现的频率，发现经过折叠洗牌算法置乱后的数据在抽样前后所得到的关联规则变化相对稳定，并通过与现有算法的时间效率以及抽样总体误差作对比，进一步在理论上得出大数据抽样具有有效性，即可以通过抽样样本来推测数据整体情况。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(81460656)
内蒙古自然科学基金资助项目(2018MS06016)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.02.0055
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3049-3054
文章编号: 1001-3695(2021)10-029-3049-06
发布历史
[2021-10-05] 印刷出版
引用本文
刘涵阅, 张春生. 基于洗牌算法的大数据抽样有效性分析 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (10): 3049-3054. (Liu Hanyue, Zhang Chunsheng. Analysis of sampling effectiveness of big data based on shuffling algorithm [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (10): 3049-3054. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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