【技术实现步骤摘要】
一种新的大数据分析算法
本专利技术网络
，具体涉及一种新的大数据分析算法。
技术介绍
随着科技进步和社会经济水平的发展，人们生活进入数据化时代，人际交往可以经各种数据化信息表达，生活和工作的方方面面也可以实现数据化。为了切实提高用户使用体验，对于这些用户数据的存储、处理和分析显而成为关键。此类数据量极大，且数据完整度低、模糊、随机、含有多种无效信息(例如噪声)，如何快速有效的对数据进行处理分析成为目前业内研究的热点。神经网络是通过网络中各连接权值的改变，实现对信息的处理和存储，在神经网络模型中，每个神经元既是信息存储单元，也是信息的处理单元，能够实现信息存储和处理的合二为一，由这些神经元构成的网络模型在每个神经元的共同作用下，完成对输入模式的识别与记忆，具有大规模并行处理的能力。。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种新的大数据分析算法，能够从大量无序、潜在的信息中获得有效信息，通过对数据离散处理、降维存储，能够有效提高数据处理效率，具有处理量大、效率高等显著的优点。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种新的大数据分析算法，包括如下步骤：S1、从数据库中抽取数据，确定每一种标识对应的分类规则，并采用对应的分类规则对抽取的数据进行离散化处理；S2、从步骤S1所获取的数据库中抽取数据组成训练集；S3、用步骤S2所得的训练集训练哈希函数；S4、对数据库中还没得到二进制代码的实例进行二进制编码；S5、去掉不必要的条件属性，从而分析所得到约简中的条件属性对于决策属性的决策规则；S6、消除数据中的不一致对象和冗余对象，其中不一致对象是指条件属...
【技术保护点】
一种新的大数据分析算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从数据库中抽取数据，确定每一种标识对应的分类规则，并采用对应的分类规则对抽取的数据进行离散化处理；S2、从步骤S1所获取的数据库中抽取数据组成训练集；S3、用步骤S2所得的训练集训练哈希函数；S4、对数据库中还没得到二进制代码的实例进行二进制编码；S5、去掉不必要的条件属性，从而分析所得到约简中的条件属性对于决策属性的决策规则；S6、消除数据中的不一致对象和冗佘对象，其中不一致对象是指条件属性相同而决策属性不同的对象，冗佘对象为条件属性相同而决策属性也相同的对象；S7、确定神经元网络模型；S8、训练神经元网络模型，并通过运行算法实现数据分析处理；S9、对获取数据进行有效范围筛选的筛选，对筛选后数据进行权值分配，并对分配权值后数据进行融合后显示输出结果。
【技术特征摘要】
1.一种新的大数据分析算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从数据库中抽取数据，确定每一种标识对应的分类规则，并采用对应的分类规则对抽取的数据进行离散化处理；S2、从步骤S1所获取的数据库中抽取数据组成训练集；S3、用步骤S2所得的训练集训练哈希函数；S4、对数据库中还没得到二进制代码的实例进行二进制编码；S5、去掉不必要的条件属性，从而分析所得到约简中的条...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜欣，
申请(专利权)人：上海渤元信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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