文献类型：期刊文章

作　　者：赵会群[1] 李春良[1]

ZHAO Hui-qun;LI Chun-liang(School of Computer Science,North China University of Technology,Beijing 100144,China)

机构地区：[1]北方工业大学计算机学院,北京100144

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(61672041)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：2482-2487

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前数据量越来越大,存储空间不足,但数据源中带有重复性质的数据比例过高,导致数据的冗余度偏高。为解决这一问题,提出一种基于数据源中数据密度分布不同的密度区域划分算法。将数据源中高密度数据区域进行筛选提取,对此区域中的具有高度重复性质的数据进行降低冗余度的擦除动作,达到降低数量级压缩数据源的目的。实验结果表明,相比传统的数据压缩LZW算法,该算法的数据压缩策略在压缩率与数据适用性上更具优势与灵活性。

关 键 词：数据存储 数据压缩 数据冗余 串表压缩算法  密度区域划分  

分 类 号：TP301]