[发明专利]一种基于特征值局部性的相似数据检测方法在审
| 申请号： | 201910274521.9 | 申请日： | 2019-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN110516693A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 张宇成 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 魏波<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征值局部性的相似数据检测方法，包括特征值计算、特征值打包和相似数据查找。与现有方法不同之处在于：1、本发明将数据块划分成固定个(假设为N个)等长度的子区域，从每个子区域中提取出一个特征值，由此得到N个特征值；2、本发明打包到同一个超级特征值里的特征值所属的子区域均匀分布在数据块上。第一个不同点使本发明在需要提取更多特征值时，只需将数据块划分成更多子区域即可，没有额外计算开销，因此可获得远高于现有相似数据检测方法的吞吐量；第二个不同点使本发明不会与传统的相似数据检测方法一样，可能会因为两个非相似数据块间有一小块内容相同则可能被认为相似，因此可以获得更高的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 数据块 数据检测 子区域 打包 特征值计算 计算开销 数据查找 准确度 传统的 局部性 吞吐量 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征值局部性的相似数据检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：特征值计算；/n将长度为L的数据块划分成长度相等的N个子区域，从每个子区域中提取一个特征值来获得N个特征值，记为F1～FN；/n步骤2：将N个特征值打包到M个超级特征值里；/n步骤3：相似数据查找；/n通过匹配数据块的超级特征值集合来查找相似数据块。如果两个数据块有一个超级特征值集合完全相等，则两个数据块相似。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖北工业大学，未经湖北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910274521.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
