【摘 要】
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传统支持向量机算法分配冗余数据时,据分配算法,采用局部特征分析算法获取云计算下大数据分布式存储中冗余数据的重要特征,将该特征设为分类冗余数据的基本数据;使用一对一的
【基金项目】
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湖北省教育科学规划课题（大数据环境下教学数据采集与利用研究2016GB123）
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传统支持向量机算法分配冗余数据时,据分配算法,采用局部特征分析算法获取云计算下大数据分布式存储中冗余数据的重要特征,将该特征设为分类冗余数据的基本数据;使用一对一的分类方式将基本数据变换成二分类数据后,采用最优分类平面对二分类数据进行深仅能进行小样本数据中冗余数据的分配,不能解决大数据中的冗余数据间关联性低的问题,具有分配效率和准确率较低等弊端。提出云计算下大数据分布式存储中冗余数度分类,获取冗余数据片段;采用基于遗传算法对冗余数据片段的分配过程进行求解,构建分配策略和评估准则,获取最佳冗余数据分配策略,完成对云计算大数据分布式存储中冗余数据的最优分配。实验结果说明,所提算法对云计算下大数据分布式存储中的冗余数据实施分配时是具备精度以及效率高的优势。
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