【摘 要】
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针对以往数据消冗算法存储消耗高,时间消耗久以及重复率检测效果不是十分理想,引入Bloom filter数据结构将大数据进行降维处理,提出了一种新的数据消冗算法,该算法首先利用完
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆电子工程职业学院软件学院,重庆邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金-青年科学基金项目(61403054);重庆市教委科学研究项目(KJ1503004)
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针对以往数据消冗算法存储消耗高,时间消耗久以及重复率检测效果不是十分理想,引入Bloom filter数据结构将大数据进行降维处理,提出了一种新的数据消冗算法,该算法首先利用完全文件检测算法对数据进行检验匹配,通过的数据块再利用CDC分块检测算法进行进一步检测匹配,依据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,最终完成数据消冗。仿真实验结果表明本文提出的数据消冗算法综合性能良好,既确保了检测数据重复率的准确性又提高了数据检测速度,同时降低了存储开销。
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