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作者：张燕;
单位：新疆师范大学;
摘要：多模态异构大数据混合了多种属性数据，具有数据类型繁杂、数据维度较高的特点，在数据挖掘过程中容易降低多模态异构大数据利用率。为了提高特征匹配紧密度，提出多模态异构大数据混合属性特征匹配筛选算法。建立距离矩阵对多模态异构大数据实施混合属性降维；采用主成分分析法提取降维后的数据主成分，将提取到的主成分作为数据混合属性备选特征；计算主成分互信息，筛选互信息值大于1的数据特征，聚集同属性相似特征，实现特征匹配。在4个多模态异构大数据集中进行应用测试，测试结果表明所提算法匹配紧密度均高于0.8，由此证明，该算法具有较高的混合属性特征匹配质量。
关键词：多模态异构大数据;;混合属性;;距离矩阵;;主成分分析法;;特征匹配;;相似度
基金资助：新疆师范大学校级教学研究与改革项目（SDJG2022-14）;; 新疆自治区“十四五”重点学科招标课题（23XJKD0202）;; 国家自然科学基金地区项目（41561100）
