【摘 要】
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当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题,导致数据渗透迁移完整度不高,所用时间较长,为此提出一种混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法。在主成分分析算法中引入信息
【基金项目】
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2019年山西省高等学校教学改革创新基金项目(J2019231),“山西省‘1331工程’重点学科建设计划”基金项目(1331KSC),山西警察学院网络对抗与电子数据取证创新团队基金项目(JJYJG201911),山西警察学院培训招标课题基金项目(2019yzb007)
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当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题,导致数据渗透迁移完整度不高,所用时间较长,为此提出一种混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法。在主成分分析算法中引入信息熵的思想,对网络稀疏大数据进行降维处理,将降维结果与信息熵进行结合;筛选网络稀疏大数据的特征,将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除;计算网络稀疏大数据的敏感度、时间长度和访问频率,通过以上3个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型,实现混合云存储中网络稀疏大数据的渗透迁移。实验结果表明,提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法,说明所提
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