作者：赵逸智; 张云峰大数据环境文本信息关联密度aprioirt计算方法挖掘系统
摘要：传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘，但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题，提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案，在系统的硬件设备上增加数据简化器，通过数据简化器能够对数据进行一定的过滤筛选，保证数据进入识别阶段的准确率，同时促进了数据挖掘过程的效率。对文本信息挖掘的过程使用质数矩阵模型，通过建立的质数矩阵模型能够有效地对文本信息进行深层次的挖掘。同时优化了Aprioirt计算方法，保证了对文本信息的优先识别度，避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。为了验证设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性，设计了对比仿真实验，通过实验数据的分析，有效地证明了设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性，避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。
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