【摘 要】
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针对GML空间数据流量庞大，其网络传输以及存储等代价非常高的特点，提出一种GML空间数据流压缩方法GDSC。此方法最大的特点在于发送端和接收端均动态构造字典表，不需要任何先验知识，用于压缩和解压缩结构数据。并且以元素为压缩粒度，压缩后的数据仍然保持原有GML数据顺序，为压缩数据流上的实时查询处理提供了可能。实验表明，在GML数据流环境下，此方法的压缩效率优于传统压缩算法，能满足实时处理的需求。
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,广东省广州市 510631 华南师范大学空间信息研究中心,广东省广州市 5
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针对GML空间数据流量庞大，其网络传输以及存储等代价非常高的特点，提出一种GML空间数据流压缩方法GDSC。此方法最大的特点在于发送端和接收端均动态构造字典表，不需要任何先验知识，用于压缩和解压缩结构数据。并且以元素为压缩粒度，压缩后的数据仍然保持原有GML数据顺序，为压缩数据流上的实时查询处理提供了可能。实验表明，在GML数据流环境下，此方法的压缩效率优于传统压缩算法，能满足实时处理的需求。
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