Abstract-Big data klassificering problem har dragit stor uppmärksamhet från olika fält, och många klassificeringar har utvecklats. Bland dessa klassificeringar har det utökade trosbaserade systemet (EBRBS) visat sin potential i både big data- och flerklasssituationer, medan tids komplexiteten och datoreffektiviteten är två utmanande frågor som ska hanteras i EBRBS. Som sådan föreslås tre förbättringar av EBRBS först i detta dokument för att minska tids komplexiteten och datoreffektiviteten hos EBRBS för klassificering av flera klasser under antagande av stora mängder data, inklusive strategin att hoppa över regeln om viktberäkning, en förenklad algoritm för bevisupptagning och den domändelningsbaserade metoden för regelreduktion. Detta visar sig vara en mikroversion av EBRBS, kallad Micro-EBRBS. Dessutom tillämpas sedan en av vanliga klusterdata, Apache Spark, för att genomföra de parallella regelgenererings- och slutledningssystemen i Micro-EBRBS för problem med klassificering av stora data i flera klasser. De jämförande analyserna av experimentella studier visar att Micro-EBRBS inte bara kan få önskad noggrannhet utan också har den jämförelsevis bättre tids komplexitet och datoreffektivitet än vissa populära klassificerare, särskilt för klassificeringsproblem i flera klasser. Index Terms-Apache gnista, big data, utökad tro regelbaserat system (EBRBS), flera klasser.
Micro-EBRB modell föreslås av Yang REF fokuserar på effektivitetsoptimering av EBRB-system på storskaliga datamängder, och föreslår en förenklad bevisbaserade resonemang (ER) algoritm och domän Division-baserad regelreduktion metod.
A Micro-Extended Belief Rule-Based System for Big Data Multiclass Classification Problems
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}