基于概率模型與人工智能的下一代數(shù)據(jù)分類與鏈接創(chuàng)新研究

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摘要：文章提出并驗(yàn)證了一種基于概率模型與人工智能的下一代數(shù)據(jù)分類與鏈接方法。該方法通過多級(jí)聚類過程，結(jié)合概率模型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，有效處理缺失值，提高數(shù)據(jù)鏈接準(zhǔn)確性，并生成完整實(shí)體記錄。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著優(yōu)于傳統(tǒng)概率模型方法。該框架具有可擴(kuò)展性和成本效益，為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析提供有力支持。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；分類；數(shù)據(jù)鏈接；機(jī)器學(xué)習(xí)；概率模型

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）31-0071-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

全球數(shù)據(jù)量爆炸式增長，覆蓋醫(yī)療、個(gè)人、行政、執(zhí)法及新聞報(bào)道等多個(gè)領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)。（剩余4324字）