基于人工智能的网络复杂数据分类方法研究

摘要

为增强对复杂数据的分类效果,提升网络数据处理的整体召回率,扩大实际分类范围,基于人工智能技术,进行网络复杂数据分类方法的研究。先进行数据量化预处理,在标定范围内,完成对复杂数据特征智能提取,以此为基础,构建冗余数据集,设计人工智能复杂数据分类模型,进行复杂数据的逼近优化处理,实现复杂数据的分类。最终测试结果表明:相比于传统数据挖掘分类方法测试组、传统数据特征分类方法测试组,所设计的人工智能数据分类测试组最终得出的召回率相对较高。由此表明在实际应用的过程中,利用人工智能技术,对网络复杂数据的处理分类速度较快,精准度更高,具有更强的可靠性,实际应用价值更高。