分布式数据库用户丢失数据恢复重构仿真

摘要：

对分布式数据库的用户丢失数据的恢复,能够有效提高数据库数据完整性以及用户信息安全性.对分布式数据库用户丢失数据的恢复重构,需要计算最近邻居的加权系数,获得用户丢失数据的填充值,完成用户丢失数据的恢复重构.传统方法建立用户数据缺失项的取样矩阵,作为压缩感知框架的测量矩阵,但忽略了用户丢失数据的填充值的求取,导致数据恢复效果不理想.提出采用遗传优化方法估计用户丢失数据的参数,获得最优数据参数,在最优参数的基础上,通过基因之间的马氏距离来选取最近邻居基因,将已获得的用户丢失数据缺失参数估计值应用至后续用户丢失数据恢复重构过程中,采用熵值的思想计算最近邻居的加权系数,获得分布式数据库用户丢失数据的填充值.实验结果表明,该方法对于不同缺失模式下的数据,在恢复精度上优于其它的数据恢复方法,在规模较大的数据集上,数据恢复重构性能能够进一步得到提升.

关键词：数据库用户、丢失数据、恢复重构

所属期刊栏目：35

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省民办教育学会2017年科研立项课题LMJK2017075

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：375-379