大数据中心存储信息分层分类优化提取仿真

摘要

cqvip:目前信息分类提取方法不能满足用户在大数据时代下的信息获取速度需求,为此,提出了基于大数据中心存储信息分层分类优化的信息提取方法。提取数据信息的特征,对得到的信息特征进行校对和调整,在获得存储机制下大量信息的关键特征后,采用信息校验方法消除冗余信息,在信息的校验过程中获取冗余信息的二维坐标,根据这个坐标进行二次检验,确保冗余信息完全消除。利用获取的信息关键特征系数,对比校验区域信息,完成对信息的精确检测,保证信息分类分层优化的有效性。将优化后的信息作为分层分类信息提取的样本,通过条件假设和似然比对事件的发生概率的计算结果确定事件的发生概率,实现对分层分类优化后信息的提取。仿真结果证明,所提方法在提取大数据中心存储信息时,具有速度快、准确率高、信息损失量低等特点。