【摘 要】
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针对当前网络大数据在迁移过程中存在迁移效率低、主机中央处理器（Central Processing Unit,CPU）占用量过大，造成资源严重消耗问题，对其迁移算法开展设计研究。通过对冗余大数据筛查、基于主成分分析的降维处理、网络大数据渗透迁移，提出一种全新的迁移算法。测试结果证明，新的算法在应用到对网络大数据的迁移当中，能够有效提高迁移效率，并降低主机CPU占用率，减轻主机运行负担。
【机 构】
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成都工业职业技术学院马克思主义学院
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针对当前网络大数据在迁移过程中存在迁移效率低、主机中央处理器（Central Processing Unit,CPU）占用量过大，造成资源严重消耗问题，对其迁移算法开展设计研究。通过对冗余大数据筛查、基于主成分分析的降维处理、网络大数据渗透迁移，提出一种全新的迁移算法。测试结果证明，新的算法在应用到对网络大数据的迁移当中，能够有效提高迁移效率，并降低主机CPU占用率，减轻主机运行负担。
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