论文云计算环境下海量音乐资源的高精度定位挖掘方法是适合云计算环境论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关云计算环境开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要： 针对在云计算环境下海量音乐资源挖掘的定位检索准确性不高的问题,对云计算环境下海量音乐资源的定位挖掘方法进行改进设计,提出基于自适应级联检索控制的海量音乐资源的高精度定位挖掘方法.首先对海量音乐资源库的数据信息按关键词和音乐类型进行语义特征分割和时间序列状态空间重构,然后进行云计算环境下海量音乐资源的自相关特征提取,以提取的自相关特征为信息素导引进行高精度定位挖掘,采用自适应级联检索控制模型进行挖掘精度控制.最后进行仿真分析,结果表明,该方法能提高音乐资源的定位挖掘精度,提高资源利用率和检索的数据查准率.
关键词： 云计算环境； 海量音乐资源； 定位挖掘； 检索控制
中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）12?0019?03
Abstract： As the location retrieval accuracy of mining massive music resources in the cloud big data environment is not high, positioning mining method of massive music resources in cloud computing environment is improved, and a high?precision positioning mining method of massive music resources based on adaptive cascade retrieval control is proposed. The semantic feature segmentation and time series state space reconstruction of data information in massive music resource database are conducted according to the key words and music types, and then the self?correlation feature extraction of massive music resources in cloud computing environment is carried out. The extracted self?correlation features are taken as the pheromone guide to make high?precision positioning mining. The adaptive cascade retrieval control model is used to control the mining accuracy. The simulation analysis results show that this method can improve the positioning mining accuracy of music resources, resource utilization and data precision ratio.
Keywords： cloud computing environment； massive music resources； location mining； retrieval control
隨着大数据信息技术和云计算技术的发展,大量的音乐资源通过Deep Web数据库的形式存储于网络空间中,提供给网络用户进行有偿或者免费的下载[1].对海量音乐资源的高效优化管理能提高音乐欣赏用户的体验,提高对音乐播放软件的认可度,海量音乐资源信息库是搜集、整理、音乐资源并供人下载和播放的数据库,结合音乐播放软件实现音乐共享和传播.在云计算环境下,需要对海量音乐资源进行高精度定位,对云计算环境下海量音乐资源进行优化配置和访问控制,提高云计算环境下海量音乐资源的管理和检索效率；因此研究音乐资源在云计算环境下的高精度定位挖掘方法具有重要意义.
1 海量音乐资源信息预处理
1.1 音乐资源信息语义特征分割
为了实现对云计算环境下海量音乐资源的高精度定位挖掘,需要进行语义特征分割,降低资源定位挖掘的计算开销,采用自适应特征分割模型进行海量音乐资源库的存储音乐信息的数据特征重构和特征分割,去除冗余的信息特征[2?3].音乐资源存储区域按音乐的歌词的关键词和音乐类型进行语义特征分割.音乐类型的存储本体特征通过自适应均衡分割方法被分为若干个（K个）数据子集,为云计算环境下海量音乐资源的语义特征并查集,满足：.根据音乐的播放环境和流行程度,进行资源分布区间的网格模型构建,使得音乐资源存储的状态分布结构满足,其中且.由此,采用决策树模型构建音乐资源信息检索和挖掘的特征访问控制模型.在进行音乐资源信息语义特征分割中需要首先创建一个空节点root作为根节点,在匹配节点的父节点处创建语义特征分割的分支结构模型[4],并通过规则数据集匹配的音乐资源的存储空间,进行节点匹配,搜索节点为root节点,以叶节点B：0.7为起始节点进行语义特征分割.在匹配节点的父节点处得到候选数据项为： ,以节点C：0.8中的BC为搜索节点,得到语义特征分割的自适应概率分布为0.7×0.8等于0.56,由此构建压缩的UF?tree决策树模型,实现对云计算环境下的音乐资源信息存储空间的语义特征分割如下：
式中：表示待匹配本体的关系模型；为到当前数据项在TID集的概率分布.云计算环境下海量音乐资源库中的特征空间采样数据集,根据音乐资源信息语义特征分割结果,进行了分布式特征重构分析.
式中,为云计算环境下的音乐资源检索的统计频次参量.通过自适应级联检索控制,挖掘音乐资源的候选项集和产生频繁项集,提高对音乐的准确检索和定位挖掘能力.具体算法描述如下：
总结:关于免费云计算环境论文范文在这里免费下载与阅读,为您的云计算环境相关论文写作提供资料。
参考文献：
1、 云计算环境下石油高校图书馆联盟资源共享模式 ［摘 要］ 石油高校图书馆联盟是全国性的、跨区域的图书馆联盟组织,旨在实现石油高校图书馆之间的信息资源共享。联盟目前通过建立联盟中心网页,采用A。
2、 云计算环境下中小企业会计信息化建设模式 [摘 要] 中小企业对于我国经济的发展有至关重要的意义，而随着我国市场经济的不断发展，中小企业要想提高其竞争力，就必须要完善企业的会计工作。中小。
3、 云计算环境中著作权法律保护 摘 要 在当今的时代中，云计算对于互联网的发展数字网络的大数据共享状态给著作权的保护和动态发展带来新的挑战，使著作权的现今状态更加地受到云计算发。
4、 新经济环境下企业人力资源风险管理 摘要：目前，经济全球化、信息化，资源知识化，货币电子化的趋势越来越明显。企业所处内外环境发生着巨大的变化。企业要稳定发展，必先做好人力资源管理的。
5、 云计算环境下企业财务信息化管理 摘 要：当前，云计算技术已在各领域内得到成熟的应用，其巨大的发展前景，成为信息化发展的必然趋势。在当前不断加剧的企业竞争面前，传统的财务管理模式。
6、 云计算环境下信息资源云服务模式 （大庆油田信息技术公司，黑龙江 大庆 163000）[摘 要] 当今世界已经进入了信息时代，在这个大背景下云计算技术也逐渐的发展与普及，并被越。