【摘 要】
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针对传统的非平衡大数据云存储方法兼容性效果差、数据失真率较高等缺陷,提出一种分布式非平衡大数据兼容性云储存方法。首先根据分布式系统的数据存储原理,分析行式和列式储存的消耗情况,并针对消耗现象应用分类器处理正负两类样列,以获得较好的分类效果和几何均值;测评非平衡数据集分类效果,强化云存储方法兼容性;最后通过构建大数据访问局部性优化体制,实现分布式非平衡大数据兼容性云储存。经仿真验证,所提方法的兼容性
【基金项目】
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湖北省教育厅指导项目(B2015051)。
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针对传统的非平衡大数据云存储方法兼容性效果差、数据失真率较高等缺陷,提出一种分布式非平衡大数据兼容性云储存方法。首先根据分布式系统的数据存储原理,分析行式和列式储存的消耗情况,并针对消耗现象应用分类器处理正负两类样列,以获得较好的分类效果和几何均值;测评非平衡数据集分类效果,强化云存储方法兼容性;最后通过构建大数据访问局部性优化体制,实现分布式非平衡大数据兼容性云储存。经仿真验证,所提方法的兼容性优、失真率较低。
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