Knowledge Expansion Algorithm of Heterogeneous Network Big Data Based on Improved K-means Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, with the rapid progress of wireless communication technology and various intelligent terminal technologies, all kinds of business requirements have shown explosive growth. The high quality of service requirements of diversified services and large-scale network capacity problems have become major challenges that wireless networks will face. In order to meet the business needs of different users, rational NP is the most effective and economic method to improve the system capacity. However, how to achieve higher network throughput at a lower cost is a very important research topic. The main purpose of this paper is to study the knowledge expansion algorithm of heterogeneous network (HN) big data based on the improved K-means algorithm (IKA). This paper will focus on wireless network technology, NP and other related content. In addition, this paper will describe the relevant theories of big data technology for NP. This paper proposes a BS clustering scheme that can be applied to ultra-dense network scenarios. By using the proposed clustering algorithm, small cell BSIUDN can be effectively clustered, which greatly simplifies the network topology and facilitates the management of BS. At the same time, orthogonal time-frequency resource blocks are allocated within the cluster to reduce system interference to a certain extent. The simulation results show that the proposed KCA based on the improved WD can effectively cluster the small cell BS in the ultra-dense network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».