关键词:
自检机器人
关联规则
大数据
全链路
数据追溯
追溯算法
算法设计
摘要:
针对大数据维度高、数据量庞大的特点,实际应用中大数据全链路追溯算法常面临性能不佳的挑战。为此,提出了一种结合自检机器人与关联规则的优化算法。对采集的大数据实施数据归约与降维操作,随后分析其特征。通过计算特征的支持度、置信度及提升度,确立特征间的关联规则。计算节点综合度量值,识别关键节点,初步勾勒大数据全链路追溯路径。引入自检机器人,实时监控追溯过程,并评估追溯路径节点与实际节点的匹配度。若匹配度不足,及时修正,确保最终追溯路径的准确性。实验结果显示,该算法在实际应用中表现出优越的追溯性能。