网络大数据知识扩充：可变粒度与机会调度的高性能算法

本文主要探讨的是"基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法"，针对网络大数据时代对数据知识传播的高精度需求以及去除劣质数据干扰的问题，该研究提出了一种创新算法。首先，研究者深入分析了网络大数据的特性，特别强调其异构性和动态性。通过自适应向量编码技术，算法能够有效地捕捉和利用这些特性，将复杂的数据结构转化为易于处理的形式。 算法的关键步骤包括多阶反向传播，它被用于对异构网络大数据进行归一化处理，确保数据的一致性和准确性。接下来，算法采用机会调度策略，实现实时的数据传输，以适应不断变化的网络环境，提高了数据处理的效率和可靠性。 在网络大数据构成的知识工程系统中，算法进一步细化到细粒度数据的处理，通过降维技术减少多维特征，使知识粒度变得清晰可见。这样，算法能够动态调整粒度特性，使得知识工程的数据集展现出更明显的线性特征和几何特性，从而增强知识获取的精确度。 实验部分，研究者将所提出的算法与基于细粒度的传统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、实时性以及知识获取的效率方面表现优异，验证了其在复杂网络环境中应用的有效性和优越性。 该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面上基金的共同支持，由四位来自不同高校的学者共同合作完成，包括黄金国教授、刘涛副教授、周先春副教授和严锡君副教授。他们的研究领域涵盖了数据挖掘、无线传感网络以及信号与信息处理等多个方面，这为算法的理论支撑和实际应用提供了坚实的基础。 本文的贡献在于提供了一种有效的方法来应对网络大数据环境下知识获取的挑战，通过可变粒度和机会调度策略，优化了数据处理流程，提升了知识获取的精度和效率，具有重要的理论价值和实际应用潜力。