基于多路径遍历优先选择的缺失数据云存储方法

作者：王巧莉; 马军^*; 杨恒翔; 王燕军; 高逸凡; 古丽孜热·艾尔肯

来源：电力大数据, 2022, 25(06): 36-42.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2022.06.011

• 多路径遍历
• 优先选择
• 缺失数据
• 云存储方法
• 数据清洗
• 均值修正

以完善缺失的数据云存储技术为目的，提出基于多路径遍历优先选择的缺失数据云存储方法。该方法利用前馈神经网络对缺失数据进行冗余数据处理后，先使用高斯混合模型和最大期望算法对清洗后的缺失数据进行均值修正，提升缺失数据的完整性；然后以均值修正后的缺失数据为基础，使用多路径遍历优先选择方式选取缺失数据存储路径后，按照云计算体系结构和缺失数据存储需求，建立缺失数据云存储技术架构；最后按照缺失数据存储路径对其进行云存储。实验结果表明：该方法在云存储缺失数据时读、写操作消耗时间较短，且不存在缺失数据漏处理情况；其在缺失数据云存储过程中缺失数据文件大小不同时吞吐量数值较高，且受运行线程数量影响较小。