如遇到章节错误，请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能，稍后尝试刷新。
如此才能实现高效而精准的挖掘。
未来如果想要实现高效的大数据作业效率。
在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。
还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。
而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
并在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
这还不算，再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。
根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。
如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。
确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。
根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。
方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。
林灰上面的步骤已经是相当之概略了。
实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。
实际上在涉及：
如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？
如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？
如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？
这些问题都不是那么容易一蹴而就的。
(本章完)
本章未完，点击下一页继续阅读。
www.74txts.com