可变粒度机会调度提升网络大数据知识精确传输与扩充

"基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法是一篇针对网络大数据背景下数据传播需求的创新研究论文。作者黄金国、刘涛、周先春和严锡君分别来自江苏开放大学、南京信息工程大学和河海大学，他们的研究得到了国家自然科学基金和江苏省高校自然科学研究基金的支持。 该算法的核心目标是提升数据知识的高精度，并有效消除劣质数据对传播的影响。首先，算法在理解网络大数据的特征基础上，采用自适应向量编码技术，捕捉数据的异构特性。这种编码方式有助于识别数据中的复杂结构，增强数据的表达能力。 其次，通过多阶反向传播算法对异构网络大数据进行归一化处理，这有助于减少数据间的不一致性，使得数据能够在传输过程中保持一致性。机会调度机制在此过程中起到关键作用，确保了网络大数据的实时传输，提高了系统的响应速度和可靠性。 此外，算法还涉及到网络大数据知识工程系统的构建，它能够分割细粒度大数据并进行多维特征降维，从而转化为易于理解和处理的形式。通过调整知识粒度的动态特性，算法赋予了知识工程大数据集线性特征和明确的几何特性，进一步增强了知识的准确性和获取效率。 实验部分，作者将所提出的算法与传统的细粒度知识获取算法进行了对比，结果显示，新算法在数据传输的可靠性、实时性和知识获取的效率方面都表现出显著优势，验证了其有效性。 这篇论文提出了一种创新的方法，旨在解决网络大数据环境下高效、精确的知识传播问题，为大数据处理和知识管理提供了新的解决方案。"