【摘 要】
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大数据处理效率问题是目前的研究热点,而基于样本抽样技术可降样本数量,是提高大数据处理效率的方法之一。文中提出一种基于折叠技术的大数据洗牌算法,首先给出洗牌算法的基
【机 构】
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内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81460656),内蒙古自然科学基金(2018MS06016)。
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大数据处理效率问题是目前的研究热点,而基于样本抽样技术可降样本数量,是提高大数据处理效率的方法之一。文中提出一种基于折叠技术的大数据洗牌算法,首先给出洗牌算法的基本原理,同时定义离散度和均匀度两个评价指标,并从时间效率、离散度和均匀度3个角度进行了仿真实验。实验结果表明,基于折叠技术的大数据洗牌算法具有较高的时间效率,当样本分段数为样本总数的5%,循环次数为样本总数的2%时,离散度和均匀度明显优于其他基于随机技术的洗牌算法。基于折叠技术的大数据洗牌算法为大数据抽样和提高局部样本的可用性提供了一个新的途径,
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