第333章 树欲静而风不止（3/6）

未来如果想要实现高效的大数据作业效率。

在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。

还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。

而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。

这还不算，在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。

再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。

根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。

如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。

确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。

根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。

这样方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。

讲真，最近一直用看书追更，换源切换，朗读音色多，安卓苹果均可。】

林灰上面的步骤已经是相当之概略了。

实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。

实际上在涉及：

如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？

如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？

如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？

……

这些问题都不是那么容易一蹴而就的。

搬运的活不好做。

哪怕是抽象意义的技术搬运同样的这样。

涉及到技术搬运。

尽管林灰很多事情都心中了然。

但正所谓知易行难，实际上想是一回事，真正做起来又是一回事。

搬运这事具体执行起来就是很麻烦。

很多看似很容易的技术想要按部就班的落地并执行要废很多的周折。

在这种重重周折的情况下。

“搬运”虽然听起来很lw，但想真正便捷的搬运对前世的信息充分利用还是很有难度的。

尽管