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云计算和人工智能数据筛选算法分析

张兵 黄中杰 郭莎莎

新乡学院 河南 新乡 453003

摘 要 为进一步优化云计算人工智能数据筛选算法的数据收敛效果、用户满意度和资源处理效率，解决传统算法

在实际应用中存在的问题，本文结合数据筛选的目的以及具体完成过程中数据抽取、数据清理、数据加载的3个环

节，分析当前超欧里几何数据筛选算法和时间片积累调度筛选算法在实际应用中存在的缺陷，并运用经济模型研究

数据筛选算法的优化思路，通过优化设计与效果检验发现其具有显著的应用优势，可为相关工作提供参考。

关键词 云计算；人工智能；数据筛选算法

CloudComputingandArtificialIntelligenceDataScreeningAlgorithmAnalysis

ZhangBing,HuangZhong-jie,GuoSha-sha

XinxiangUniversity,Xinxiang453003,HenanProvince,China

AbstractInordertofurtheroptimizethedataconvergenceeffect,usersatisfactionandresourceprocessingefficiencyof

cloudcomputingartificialintelligencedatascreeningalgorithm,andsolvetheexistingproblemsinpracticalapplication

oftraditionalalgorithms,thispaperanalyzestheshortcomingsofthecurrentUltra-EuclideanGeometricDataScreening

AlgorithmandTimeSliceCumulativeSchedulingFilteringAlgorithminpracticalapplicationbycombiningthepurposeof

datascreeningandthreelinksofdataextraction,datacleaninganddataloadinginthespecificcompletionprocess,anduses

theeconomicmodeltostudytheoptimizationideasofdatascreeningalgorithm.Throughtheoptimizeddesignandeffecttest,

itisfoundtohavesignificantapplicationadvantages,whichcanprovidereferenceforrelatedwork.

Keywordscloudcomputing;artificialintelligence;datascreeningalgorithm

引言数据的具体用途完成数据筛选。

在基于云计算和人工智能技术的数据处理流程中，数据量1.2数据筛选的流程

在大数据环境下的快速积累，使得从海量数据中筛选出有价值的针对不同数据源中存在的相同数据在表示、名称、结构等

数据显得十分重要，再加上复杂化的数据结构和不断增加的数据方面的差异，提取所需数据。数据筛选的流程主要包括数据抽

量，促进数据筛选的资源消耗进一步增大。对此，要运用科学的取、数据清理、数据加载3个环节。

技术手段，选用合适的数据筛选算法，提高数据处理效率。1.2.1数据抽取。在数据抽取环节要按照一定的数据格式