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基于ETL和SVM的融媒体平台数据采集与分析技术研究 被引量：2
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作者 李菊文 《电子设计工程》 2021年第15期151-155,共5页
针对融媒体平台中不同终端存在数据独立、技术不统一、难以实现数据共享的问题,文中利用ELT以及支持向量机技术开展了融媒体平台数据采集与分析方法的研究。通过构建数据中心,将不同终端、平台的数据接口统一定义,并采用“星型”结构的... 针对融媒体平台中不同终端存在数据独立、技术不统一、难以实现数据共享的问题,文中利用ELT以及支持向量机技术开展了融媒体平台数据采集与分析方法的研究。通过构建数据中心,将不同终端、平台的数据接口统一定义,并采用“星型”结构的数据中心模式有效降低接口程序的数量,避免因子系统改变引发的数据结构变化。对于不同的业务需求,ELT技术可根据相关模型的需求筛选得到所需的数据子集,完成相应的特征提取和模型计算,从而降低对源端的依赖与访问频次,同时对于机器学习算法具有良好的兼容性。通过将聚类代理评价与支持向量机结合,对所有样本实例数据进行聚类初始化,在进化过程中对种群中的所有个体进行编码聚类。根据代理评价结果选择出进行SVM评价的个体,提高SVM模型的运行时间及精准度。测试结果表明,所提算法对数据采集、高用户访问具有较高的稳定性,平均分类精度为78.5%。与其他算法相比,其分类精度较高。 展开更多
关键词 融媒体平台 ELT 支持向量机 数据中心 聚类代理评价 实例选择
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