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摘要:
目前多数数据压缩算法不能直接在压缩结果上进行数据查询,大数据的线性化压缩算法虽然可直接在压缩后的数据上进行邻接关系查询,但压缩率较低.针对该问题,对线性化压缩的实现原理进行研究,分析MPk线性化算法在不同社会网络样本下的压缩效率,发现线性化压缩结果中存在冗余信息,并针对该情况设计改进算法,删去原有数据结构中的冗余部分,进一步提高压缩率.实验结果证明,改进算法的时间复杂度与原算法相同,压缩率平均提升23%.
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文献信息
篇名 一种改进的邻接关系可查询压缩算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 线性化压缩算法 大数据 社会网络 启发式算法 Eulerian数据结构
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 61-64
页数 4页 分类号 TP312
字数 3964字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭超 华东师范大学软件学院 5 7 2.0 2.0
2 高圣巍 华东师范大学软件学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
线性化压缩算法
大数据
社会网络
启发式算法
Eulerian数据结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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