作者：陈虹君; 罗福强; 赵力衡; 李瑶大数据网络资源丢失信息识别
摘要：大数据下网络资源信息丢失的优化识别，能够保证网络稳定正常运行。对丢失资源信息的识别．需要得到浓缩点组成的新数据碎片样本，由此进行训练获得决策函数，完成网络资源丢失信息的识别。传统方法获得网络资源信息组合特征向量，对信息组合特征向量进行丢失识别，但忽略了获取决策函数，导致识别精度偏低。提出基于模糊C均值聚类的大数据下网络资源信息丢失识别算法，采集大数据下不同类型的网络资源信息样本，对不同类型的网络资源信息样本进行特征提取，通过模糊C均值聚类理论对碎片样本进行聚类分析，利用信息浓缩准则对碎片样本聚类中心进行处理．得到浓缩点组成的新数据碎片样本，并使用新数据碎片样本进行训练获得决策函数，以此为依据完成网络资源信息丢失识别。实验结果表明，所提算法能够有效提高网络资源信息识别精度，实用性较强。
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