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基于密度划分的数据存储方法与技术
被引量：
16
1
作者
赵会群
李春良
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2482-2487,共6页
目前数据量越来越大,存储空间不足,但数据源中带有重复性质的数据比例过高,导致数据的冗余度偏高。为解决这一问题,提出一种基于数据源中数据密度分布不同的密度区域划分算法。将数据源中高密度数据区域进行筛选提取,对此区域中的具有...
目前数据量越来越大,存储空间不足,但数据源中带有重复性质的数据比例过高,导致数据的冗余度偏高。为解决这一问题,提出一种基于数据源中数据密度分布不同的密度区域划分算法。将数据源中高密度数据区域进行筛选提取,对此区域中的具有高度重复性质的数据进行降低冗余度的擦除动作,达到降低数量级压缩数据源的目的。实验结果表明,相比传统的数据压缩LZW算法,该算法的数据压缩策略在压缩率与数据适用性上更具优势与灵活性。
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关键词
数据存储
数据
压缩
数据冗余
串表压缩算法
密度区域划分
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职称材料
题名
基于密度划分的数据存储方法与技术
被引量：
16
1
作者
赵会群
李春良
机构
北方工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2482-2487,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672041)。
文摘
目前数据量越来越大,存储空间不足,但数据源中带有重复性质的数据比例过高,导致数据的冗余度偏高。为解决这一问题,提出一种基于数据源中数据密度分布不同的密度区域划分算法。将数据源中高密度数据区域进行筛选提取,对此区域中的具有高度重复性质的数据进行降低冗余度的擦除动作,达到降低数量级压缩数据源的目的。实验结果表明,相比传统的数据压缩LZW算法,该算法的数据压缩策略在压缩率与数据适用性上更具优势与灵活性。
关键词
数据存储
数据
压缩
数据冗余
串表压缩算法
密度区域划分
Keywords
data storage
data compression
data redundancy
LZW
density area division
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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出处
发文年
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1
基于密度划分的数据存储方法与技术
赵会群
李春良
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
16
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