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针对现有重复数据消除方法中提高压缩比和降低元数据开销之间的矛盾, 提出了一种基于预分块和滑动窗口的重复数据消除方法并建立了性能分析通用模型. 该方法首先对数据对象进行基于内容的预分块, 再对数据变动区域和非变动区域采用不同的分块策略, 从而在分块大小预期值较大时, 仍能获得较高的压缩比并降低了元数据开销. 真实数据集上的实验结果表明, 该方法的平均压缩比高于现有最优值, 而平均时间开销显著降低.
针对现有重复数据消除方法中提高压缩比和降低元数据开销之间的矛盾, 提出了一种基于预分块和滑动窗口的重复数据消除方法并建立了性能分析通用模型. 该方法首先对数据对象进行基于内容的预分块, 再对数据变动区域和非变动区域采用不同的分块策略, 从而在分块大小预期值较大时, 仍能获得较高的压缩比并降低了元数据开销. 真实数据集上的实验结果表明, 该方法的平均压缩比高于现有最优值, 而平均时间开销显著降低.
基于传统滑动窗口机制的数据流频繁集挖掘算法较多地考虑快速且精确的效果,而较少考虑数据流的时变特性.对传统的滑动窗口机制进行改进,同时考虑数据流的海量特性和时变性,提出一种基于变尺度滑动窗口机制的数据流频繁集挖掘算法V-Stream.该算法采用事务链表组的概要数据结构,能够根据数据流的数据分布变化自适应调整窗口大小.Eclipse的仿真实验结果表明,V-Stream相比Manku算法提高了挖掘数据流...

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