王天皓

（宜昌市大數(shù)據(jù)中心 湖北省宜昌市 443000）

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的飛速發(fā)展，我國逐漸進入信息化、數(shù)據(jù)化的時代，人們可以在海量的數(shù)據(jù)信息中精準(zhǔn)地找到自己所需要的內(nèi)容。近年來，大數(shù)據(jù)的興起，使人們搜尋信息更加容易，大數(shù)據(jù)可以將人們的需求瞬間得到，進而提高搜索效率[1]。比如，在學(xué)習(xí)過程中，有一些詞語不懂，打開搜索界面，就能看見想要搜索的詞語，提高檢索效率[2]。但是隨著大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度加快，大數(shù)據(jù)的處理方法逐漸跟不上大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生腳步，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理效果變差、數(shù)據(jù)處理時間滯后的現(xiàn)象。因此，本文設(shè)計了基于改進模糊K-means算法的大數(shù)據(jù)處理方法。首先采集大數(shù)據(jù)，得出大數(shù)據(jù)的處理現(xiàn)狀；其次制定改建算法的相關(guān)流程，得出改進算法的相似度量；進而計算大數(shù)據(jù)處理方法的相似度，消除精準(zhǔn)度誤差。基于以上方法設(shè)計，旨在提高大數(shù)據(jù)處理效果，為互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)作出貢獻。

1 大數(shù)據(jù)處理方法設(shè)計

改進模糊K-means算法是一種數(shù)據(jù)聚類處理算法，可以通過數(shù)據(jù)采集、計算等步驟得出大數(shù)據(jù)的相似度，從而消除MAE的誤差。大數(shù)據(jù)處理步驟如圖1所示。

圖1：大數(shù)據(jù)處理流程

1.1 建立大數(shù)據(jù)采集模塊

近年來，社交數(shù)據(jù)信息快速發(fā)展，各種業(yè)務(wù)都在使用大數(shù)據(jù)，隨著大數(shù)據(jù)的興起，各個領(lǐng)域的搜索范圍、規(guī)模、速度都有非常顯著地提升[3]。因此大數(shù)據(jù)的處理方法亟待改進，本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)處理方法，以建立大數(shù)據(jù)采集模塊為基礎(chǔ)，涵蓋了社會生活和生產(chǎn)的許多領(lǐng)域，包括支付信息、商業(yè)信息、交流記錄等。與傳統(tǒng)的處理方法不同，本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)采集模塊，處理數(shù)據(jù)這種信息資源時，需要經(jīng)過采集、分析、提煉等操作，最終生成對人們有用的數(shù)據(jù)信息。此外，數(shù)據(jù)采集的過程是通過大數(shù)據(jù)，從海量信息資源中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并進行分析，將有價值的信息，透過人們的需求展現(xiàn)出來[4]。

傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理方法中，大數(shù)據(jù)采集模塊是對采集到的數(shù)據(jù)進行分析、整合，繼而得出相應(yīng)數(shù)據(jù)信息，但是在處理過程缺乏明確的目標(biāo)，進而導(dǎo)致大數(shù)據(jù)處理效果不佳[5]。本文摒棄以上缺點，從大量不完整、模糊和隨機的數(shù)據(jù)信息中識別出有效信息，并根據(jù)這些信息作出決策。本文設(shè)計的數(shù)據(jù)采集過程包括：確定采集的目標(biāo)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)采集、采集數(shù)據(jù)、分析結(jié)果等四個步驟，以上步驟都是為了處理大數(shù)據(jù)而執(zhí)行的。本文通過對采集到的數(shù)據(jù)進行分析，可以有效地減少資源浪費，大大提高大數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量和效率。

1.2 繪制改進模糊K-means算法流程圖

大數(shù)據(jù)處理方法除了上文中建立的大數(shù)據(jù)采集模塊以外，本文將設(shè)計改進模糊K_means算法的流程。本文在改進算法過程中，對原算法進行估計，得出處理大數(shù)據(jù)的連續(xù)輸出效率。為了提高大數(shù)據(jù)處理效率，將原算法中結(jié)果數(shù)量不確定的因素拋棄，利用分類技術(shù)代表大數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果，使大數(shù)據(jù)處理結(jié)果更加清晰[6]。此外，在改進算法中，評價技術(shù)可以說是分類技術(shù)的前期工作。首先利用評價技術(shù)得到連續(xù)未知量的數(shù)值，然后利用分類技術(shù)對結(jié)果進行處理[7]。通過對分類技術(shù)或評價技術(shù)進行模擬，并應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的處理，在分類技術(shù)中，包括了預(yù)測功能，使其可以預(yù)測不同類型的信息資源。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，將大數(shù)據(jù)采集中的各個相互關(guān)聯(lián)的詞語作出整合，有助于人們同時識別。K-means算法不適用于不連續(xù)的大數(shù)據(jù)，處理效果不佳，本文將改進此項缺陷，使其適用于任何大數(shù)據(jù)的處理場景。另外，K-means算法的缺點還包括計算過程依賴初始化設(shè)定，且對噪聲點過于敏感，用于大數(shù)據(jù)處理用于出現(xiàn)干擾，因此，使用改進后的K-means算法進行大數(shù)據(jù)處理更加理想。

如圖2所示，為改進模糊K-means算法流程圖。

圖2：改進模糊K-means算法流程圖

如圖2所示，使用K-means算法大數(shù)據(jù)是隨機生成的，處理起來較為繁瑣，并且現(xiàn)如今，使用大數(shù)據(jù)的一般為年輕人，數(shù)據(jù)流量較大，所以本文利用模糊密度的技術(shù)，改進K-means算法。改進后的K-means算法可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)集的處理，伸縮性較強，且處理效率較高，其理論依據(jù)為，密度越高，數(shù)據(jù)處理效果越好，進而得出大數(shù)據(jù)處理的最優(yōu)結(jié)果。因此，本文改進的模糊K-means算法有兩個步驟，其一，計算兩個大數(shù)據(jù)間的密度，公式如下：

其二，根據(jù)密度公式，強化模糊系數(shù)，公式如下：

式（2）中，D(xi)為大數(shù)據(jù)周圍密度，當(dāng)周圍密度較小時，則表示為大數(shù)據(jù)處理相似；M、N、u均為改進算法的模糊系數(shù)。基于此項流程，得到改進K-means模糊算法。

1.3 基于改進算法計算大數(shù)據(jù)處理方法相似度

根據(jù)上文中，得到的改進K-means模糊算法，本文件計算大數(shù)據(jù)處理方法的相似度。本文中計算相似度基于改進算法的基礎(chǔ)，利用過濾算法進行計算。過濾算法是將相似的大數(shù)據(jù)，通過過濾協(xié)同達成用戶的需求，將相近的詞語或指標(biāo)作為MAE值展現(xiàn)，利用MAE值得出用戶的目標(biāo)需求[8]。傳統(tǒng)算法在計算大數(shù)據(jù)相似度方面存在不足，產(chǎn)生這些不足的主要原因是，相似度計算不準(zhǔn)確，MAE值相差較多。本文提出了一種基于灰色鄰近相關(guān)分析模型，此模型中，利用余弦相似性，根據(jù)空間夾角作為相似度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，夾角越小，相似性越大，大數(shù)據(jù)內(nèi)容就值得推薦。以數(shù)據(jù)A、B為例，公式如下：

式（3）中，sin（A，B）為大數(shù)據(jù)A與大數(shù)據(jù)S之間的夾角；cos（MA，MB）為sin（A，B）的對應(yīng)cos值；k、m、n均為相似度系數(shù)，為數(shù)據(jù)A的MAE值；為數(shù)據(jù)B的MAE值。從以上得出的數(shù)據(jù)相似度計算過程，使用數(shù)據(jù)之間的相似度量來衡量數(shù)據(jù)的相似性，充分利用了用戶對數(shù)據(jù)的歷史搜索功能，對用戶的數(shù)據(jù)信息分類有很好的效果，讓用戶可以更準(zhǔn)確地找到目標(biāo)需求。同時，每個用戶的歷史信息均可以為其他用戶提供有效的信息，形成一個良性循環(huán)。保證大數(shù)據(jù)的處理質(zhì)量。鑒于已知數(shù)據(jù)集明確了分類，原始數(shù)據(jù)集將進一步遵循灰色理論，從而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的更優(yōu)處理，本文將利用閾值對大數(shù)據(jù)進行分類。當(dāng)已知的分類情況和閾值不同時，可以對改進算法得到的結(jié)果進行比較研究，消除基本誤差，明確特定閾值下可獲得的最高準(zhǔn)確率。

2 實驗分析

本文利用仿真實驗，利用改進模糊K_means算法的MAE值進行計算，并將改進模糊K_means算法與傳統(tǒng)算法下的大數(shù)據(jù)處理方法作對比，驗證本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)處理方法的有效性。

2.1 實驗準(zhǔn)備

本次實驗采用精度度量方法，計算MAE值，當(dāng)?shù)贸龅腗AE值與實際值偏離程度越小，算法的精準(zhǔn)度就越高，也就是說大數(shù)據(jù)處理方法的處理效果越好。MAE計算公式如下：

式（4）中，MAE為偏離差值，S為大數(shù)據(jù)處理項目總數(shù)，利用此公式，計算兩種處理方法的MAE值，驗證本文設(shè)計的處理方法精準(zhǔn)度情況。

實驗樣本數(shù)據(jù)為“臟數(shù)據(jù)”，第一，數(shù)據(jù)雜亂，數(shù)據(jù)來源于不同的應(yīng)用程序或系統(tǒng)平臺，包含文件數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫等，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和定義，結(jié)構(gòu)混亂；第二，數(shù)據(jù)重復(fù)，以同一條件在不同系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，所獲取的數(shù)據(jù)會有許多重復(fù)的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重；第三，數(shù)據(jù)不完整，數(shù)據(jù)有采集到提取極易出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象，可能是由于數(shù)據(jù)格式不兼容或原始數(shù)據(jù)不全等原因造成的。使用“臟數(shù)據(jù)”進行實驗，更能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理方法的有效性，樣本數(shù)據(jù)類別如表1所示。

表1：樣本數(shù)據(jù)類別

2.2 實驗結(jié)果

隨機選取10組大數(shù)據(jù)，利用傳統(tǒng)處理方法與本文設(shè)計的處理方法對比，結(jié)果如表2所示。

表2：兩種處理方法MAE值對比

如表2所示，10組大數(shù)據(jù)均為隨機選取，利用公式（4），計算得出傳統(tǒng)方法與本文設(shè)計方法的MAE值，表1中，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理方法的MAE值，與實際MAE值相差±0.000200，差值較大，處理的精準(zhǔn)度有隨之下降，因此大數(shù)據(jù)處理效果差；本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)處理方法的MAE值，與實際MAE值差額僅在±0.000001，甚至在04組大數(shù)據(jù)中，差值為0，整體差值較小，處理大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度較高，因此大數(shù)據(jù)處理效果更佳，符合本次實驗?zāi)康摹?/p>

3 結(jié)束語

近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅速，我國正處于信息化時代，大數(shù)據(jù)的興起令人們的搜索方式變得更加簡單，因此大數(shù)據(jù)的處理方法成為亟待改進的問題。本文從建立大數(shù)據(jù)采集模塊、繪制改進算法流程、計算大數(shù)據(jù)相似度等三方面，研究了基于改進模糊K-means算法的大數(shù)據(jù)處理方法。保證大數(shù)據(jù)處理方法的精準(zhǔn)度，進而提高大數(shù)據(jù)處理效果。