Resumen

La reutilización del agua reciclada es muy importante tanto para el medio ambiente como para la economía, mientras que el grado de conocimiento público hacia la reutilización del agua reciclada también desempeña un papel clave en este proceso, ya que determina el grado de aceptación del público hacia la reutilización del agua reciclada. Bajo el contexto del big data, se utilizó la plataforma Hadoop para recopilar y guardar datos sobre el conocimiento público hacia el agua reciclada en una ciudad, y se utilizó el algoritmo de red neuronal BP para construir un modelo de evaluación que podría afectar el nivel de conocimiento público. La percepción de riesgo del público, la norma subjetiva y el control conductual percibido con respecto a la reutilización del agua reciclada fueron seleccionados como factores clave. Basándose en un algoritmo de clustering multivariante, se utilizó el software MATLAB para realizar pruebas reales sobre una gran cantidad de datos efectivos y modelos de suposiciones, con el fin de analizar la proporción de los tres factores de evaluación y comprender el alcance de los pará

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Agua reciclada; Medio ambiente; Economía; Conciencia pública; Plataforma Hadoop; Algoritmo de red neuronal
• Keywords:Recycled water; Environment; Economy; Public cognition; Hadoop platform; Neural network algorithm