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J-GLOBAL ID：201702228576170056   整理番号：17A0343459

ブロック分割アルゴリズムでは,ブロック長さが重複データパケット数に与える影響を想定している.【JST・京大機械翻訳】

Influence of Expected Chunk Size on Deduplication Ratio in Content Defined Chunking Algorithm

著者 (6件)： Wang Longxiang (School of Electronic and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University) ,  Dong Xiaoshe (School of Electronic and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University) ,  Zhang Xingjun (School of Electronic and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University) ,  Wang Yinfeng (School of Software,Shenzhen Institute of Information Technology) ,  Gong Weifeng (Inspur Group Co.Ltd.,State Key Laboratory of High-End Server and Storage Technology) ,  Wei Xiaolin (School of Electronic and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 12  ページ： 73-78  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,ブロック分割長さと反復データ量の間の関係性を定量的に分析することができる数学的モデルを欠如させることによって,期待されたブロック長さを最適化することによって,重複の問題を解決することができないという問題を解決するために,ロジスティック関数に基づく数学モデルを提案した。多くの実データの観察に基づき,本論文は,非重複データの「S」形の変化傾向を記述するために,ロジスティック関数を提案して,それは,理論的推論とモデリングの問題を解決することができ,それは,2つの分布に従うことを証明した。メタデータのサイズモデルを理論的に推論した。上記の2種類のデータモデルに基づき、数学計算によって最終的に反復データデータモデルを得て、収集した3組の実データ集合ペアモデルを利用して実験検証を行った。実験結果は以下を示す。数学モデルの適合度を反映するR2値は0.9以上であり、このモデルは予測ブロックの長さと重複データの間の数学的関係を正確に反映できることを示した。このモデルは,予測ブロックの長さを調整することによって,反復データを最適化するための理論的基礎を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  データモデル ,  *アルゴリズム ,  数学的関係 ,  モデリング ,  数学モデル ,  メタデータ
準シソーラス用語： 適合度 ,  実験検証 ,  ロジスティック関数 ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： content defined chunking ,  deduplication ratio ,  logistic function

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ブロック分割 ,  アルゴリズム ,  データパケット ,  想定