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相似性的块级重复数据删除算法的研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 课题的研究内容第17-18页
    1.4 全文结构第18-20页
第2章 重复数据删除技术第20-29页
    2.1 相同数据检测技术第20-23页
        2.1.1 完全文件检测技术第20-21页
        2.1.2 固定分块检测技术第21-22页
        2.1.3 可变分块检测技术第22页
        2.1.4 滑动块检测技术第22-23页
    2.2 相似数据检测技术第23-25页
        2.2.1 基于shingle的重复数据检测技术第23-24页
        2.2.2 基于BloomFilter的重复数据检测技术第24-25页
    2.3 源端与目的端重复数据删除技术第25页
        2.3.1 源端重复数据删除技术第25页
        2.3.2 目的端重复数据删除技术第25页
    2.4 在线与后处理重复数据删除技术第25-26页
    2.5 其他重复数据删除相关技术第26-27页
        2.5.1 抽样过滤技术第26页
        2.5.2 分组索引技术第26-27页
    2.6 重复数据删除算法的关键技术第27-28页
        2.6.1 磁盘I/0优化第27-28页
        2.6.2 可靠性策略第28页
    2.7 本章小结第28-29页
第3章 Winnowing指纹串匹配的分块算法第29-44页
    3.1 可变长度分块CDC算法第29-32页
        3.1.1 RabinFingerprint第29-30页
        3.1.2 CDC算法描述第30-32页
    3.2 CAWM算法设计第32页
    3.3 分块大小预测模型第32-33页
    3.4 Winnowing指纹算法第33-34页
    3.5 模式串Pw的设计第34-36页
    3.6 指纹串匹配分块算法第36-38页
    3.7 实验结果与复杂度分析第38-42页
        3.7.1 实验结果分析第39-41页
        3.7.2 算法复杂度分析第41-42页
    3.8 本章小结第42-44页
第4章 相似聚类的二级索引重复数据删除算法第44-60页
    4.1 Simhash算法第44-46页
    4.2 相似聚类的二级索引重复数据删除算法设计第46-47页
    4.3 自适应的相似聚类算法第47-51页
        4.3.1 Davies-Bouldin指数第47-48页
        4.3.2 ASCA算法第48-51页
    4.4 Simhash与DM5指纹二级索引结构设计第51-52页
    4.5 二级索引重复数据删除算法设计第52-54页
    4.6 实验结果与复杂度分析第54-58页
        4.6.1 实验数据预处理第54-55页
        4.6.2 实验结果分析第55-58页
        4.6.3 算法复杂度分析第58页
    4.7 本章小结第58-60页
第5章 结论与展望第60-62页
    5.1 结论第60-61页
    5.2 展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况第68-69页

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