【摘 要】
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由于已有方法没有通过模糊聚类算法对数据进行分割处理，导致查询时间、索引构建时间以及通信开销增加，查询正确率下降等问题，提出一种基于查询采样的结构化数据存储索引方法。优先利用模糊聚类算法对结构化数据进行分割处理，构建树状索引；通过查询采样算法估计数据的分布情况；根据数据分布特征，将稀疏数据在树状索引中裁剪出来，结合顺序搜索策略完成结构化数据存储索引。仿真结果表明，所提方法能够更好地实现结构化数据存储
【基金项目】
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大数据应用研究基金（中国人民财产保险股份有限公司/2019年度）（2019BDC01）；
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由于已有方法没有通过模糊聚类算法对数据进行分割处理，导致查询时间、索引构建时间以及通信开销增加，查询正确率下降等问题，提出一种基于查询采样的结构化数据存储索引方法。优先利用模糊聚类算法对结构化数据进行分割处理，构建树状索引；通过查询采样算法估计数据的分布情况；根据数据分布特征，将稀疏数据在树状索引中裁剪出来，结合顺序搜索策略完成结构化数据存储索引。仿真结果表明，所提方法能够更好地实现结构化数据存储索引。
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