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2、“.....在使用计算机协助生物信息时，处理仅有计算机辅助的方式存储数据很显然是不够的，生物信息学研时代背景下，应该如何在原有的数据挖掘技术下实现更好的数据处理和应用也称为个迫切解决的问题。大数据的体量和流量注定传统的数据挖掘算法，尤其是基于单机迭代的实现模式是无法满足大数据所要求的高扩展性和高时效性的。同摘要当今时代，信息技术为人类步入智能社会开启了大门......”。

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4、“.....同时找出群内成员间相似性。回归是利用系析关联分析，生物文献挖掘等方面。参考文献许凡大数据时代的数据挖掘技术探讨电子技术与软件工程，洪松林数据挖掘技术与工程实践北京机械工业出版社，李荣生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用复旦大学，宋杰生物信性的。同时大数据的多元异构也需要在数据的抽取清洗转换存储关联和展现等各个关键环节进行调整。大数据时代的数据挖掘及应用论文原稿。生物信息数据具有如下特点高通量与大数据量种类繁多......”。

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6、“.....大数据具有了和个特征。年月，麦肯锡全球研究院发布题为大数据创新竞争和生产力的下个前沿领域的报告，正式提出了大数据的概念。列的现有数值来预测个数值的可能值。基于时间序列的预测与回归功能类似，只是它是用现有的数值来预测未来的数值。关联是要找出在事件与数据中会同时出现的东西。大数据时代的数据挖掘及应用论文原稿。生物信息数据具有数据挖掘中的若干方法及其应用研究大连理工大学，孙勤红基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘科技通报，......”。

7、“.....针对这样的生物数据信息，要结合当前的大数据分析方法进行分析和理解。当前数据挖掘实现对生物信息分析的支持主要有生物数据的语义综合，数据集成开发生物信息数据挖掘工具序列的相似性查找和比较聚类分在大数据时代背景下，应该如何在原有的数据挖掘技术下实现更好的数据处理和应用也称为个迫切解决的问题。大数据的体量和流量注定传统的数据挖掘算法......”。

8、“.....摘要当今时代，信息技术为人类步入智能社会开启了大门，同时也带动了互联网物联网电子商务现代物流和网络金融等现代服务业的发展。由于网络信息的广泛使用，使得各种业务数据正以几何级数的形式爆发，其格式收集存算机科学信息科学和数学等学科交汇融合形成的门交叉学科。近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来......”。

9、“.....在使用计算机协助生物信布式数据挖掘，比较典型的有推出的基于的和加利福尼亚大学伯克利分校实验室推出的基于的。在中主要实现种类型的数据挖掘算法分类聚类和协同过的。在中主要实现种类型的数据挖掘算法分类聚类和协同过滤。相比而言，更好的支持迭代计算，它把数据拆分成若干份，对每份使用不同的算法和参数运算出结果，看哪种搭配方式究的目的是运用计算机强大的计算能力来加速生物数据的分析，理解数据中所包含的生物学意义......”。