【摘 要】
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在保证实时性的前提下提高流式大数据卸载的准确性是一个重要问题。针对具有稀疏性的流式大数据开展2种典型场景下的卸载研究。对普通均匀业务的流式大数据进行空间建模,使用
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,北京捷软世纪信息技术有限公司,同济大学国家高性能计算机工程技术中心同济分中心,同济大学化学科学与工程学院
【基金项目】
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国家社科基金(17BQT086);国家海底科学观测系统子项目(2970000001/001/016);CCF信息系统开放课题(CCFIS2018-01-03)
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在保证实时性的前提下提高流式大数据卸载的准确性是一个重要问题。针对具有稀疏性的流式大数据开展2种典型场景下的卸载研究。对普通均匀业务的流式大数据进行空间建模,使用弹性距离对数据间的距离进行放缩,提出基于离心率的卸载方法。对异常检测业务流式大数据应用场景进行特征分析,使用预处理自动机对数据的动态处理过程进行描述,在综合考虑数据和处理行为相似度基础上,提出基于等价类划分的卸载方法。重复试验表明,所提出的卸载方法与传统卸载方法相比能明显提高卸载的有效性。
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