文献类型：期刊文章

作　　者：潘文标[1] 元文浩[1]

PAN Wen-biao;YUAN Wen-hao(Information Technology Center Wenzhou Medical University,Wenzhou Zhejiang 325035,China)

机构地区：[1]温州医科大学信息技术中心,浙江温州325035

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：市级课题:云计算视域下的虚拟资源分配优化策略(R20210095)。

年　　份：2022

卷　　号：39

期　　号：8

起止页码：456-459

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为减小云数据存储冗余度、缓解存储压力,面向细粒度云数据类型,设计出一种基于密度划分算法的分块存储方法。根据类别相似度与跨类别数据属性,利用密度划分算法聚类云数据。分析聚合条件的判定矩阵与距离阈值,取得两参数最优值。将各类别云数据划分为规格相同的数据块,采用里所码二次分块,以伽罗华域为运算平台,通过范德蒙矩阵编码、解码处理,在多个适配度较高的节点上,完成细粒度云数据块存储。仿真结果表明,所提方法的聚类精度较高,可用性较好;证明所提方法具有显著的优越性与良好的实践性。

关 键 词：密度划分  细粒度云数据  分块存储  范德蒙矩阵编码  

分 类 号：TP399]