基于Gibbs采样与概率分布估计的移动云数据存储
[Abstract]:In order to improve the computing and storage capability of mobile cloud data storage remote server, an improved mobile cloud data storage algorithm is proposed. Based on the voting data allocation and voting data processing framework, a computing model of resampling expected propagation time considering node failure probability is constructed, and a voting dynamic network integrating energy efficiency and fault tolerance is established. The dynamic network model is optimized by probability distribution estimation and Gibbs sampling is used to solve the problem of high dimensional coupling and unsupervised training. Experimental results show that the proposed algorithm has higher energy efficiency and storage reliability than greedy algorithm, random placement algorithm and distribution estimation algorithm.
【作者单位】: 四川大学计算机学院;
【分类号】:TP333
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3 唐n,
本文编号:2404103
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