一种挖掘压缩序列模式的高效算法

2023-03-08 06:28:14 文档大全网 [ 字体：小中大 ] [ 阅读： ]

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一种挖掘压缩序列模式的高效算法

摘要：本文提出了一种高效的挖掘压缩序列模式算法。该算法构建一个多维压缩序列模式并将其转换为能够快速检索以供后续解压缩使用的索引模式。算法用四步过程实现：1）通过深度和横向扫描来收集序列中的基本模式；2）采用前向/后向最大概率估计来获取预测这些基本模式的概率；3）应用动态规划来优化预测序列中的模式；4）建立可以快速检索的索引模式来完成序列压缩。实验结果表明，该算法在解压缩时间和质量方面都有显著改善。

关键字：挖掘、压缩、序列模式、高效算法

正文：

随着数字信息处理技术的发展，越来越多的数据需要紧凑的格式来存储，比如视频、音乐和图片等多媒体文件。因此，数据压缩技术对于现代计算机系统和网络是至关重要的。然而，传统的压缩技术难以充分利用序列中的基本模式，而这些模式可以用来节省存储空间和计算负担。

在这篇论文中，我们提出了一种高效的挖掘压缩序列模式算法（ECSM）。该算法使用四步过程来实现：1）先对序列进行深度和横向扫描，从中收集固有的基本模式；2）再使用前向/后向最大概率估计来获取这些基本模式的概率；3）然后应用动态规划来优化预测序列中的模式；4）最后建立可以快速检索的索引模式来完成序列压缩。

在实验中，我们收集了四个不同类型的序列，包括文本、声音、

视频和图像，并将 ECMS 算法与 LZ77 算法进行对比。实验结果表明，与LZ77 算法相比，ECSM 算法在解压缩时间和质量方面都有显著改善。我们的研究为压缩序列提供了一个实用的解决方案，并且希望它能够在今后的研究中得到更多的应用。挖掘压缩序列模式的高效算法的研究已在多年前就已经开始。传统的方法，例如静态和递归算法，虽然运行速度快，但要求非常高的内存要求，这对许多应用而言是不可行的。

为了解决这一问题，有人提出了一种称为LZ77的算法，它使用一系列特殊的“窗口”来比较两个序列之间的相似部分，以此来进行压缩。总的来说，LZ77 算法在压缩时间和压缩比方面都表现比较好，但它在解压时会耗费更多的时间和资源。

为了解决上述问题，我们提出的ECSM算法是一种替代策略，它通过深度扫描和横向扫描来收集基本模式，然后使用前向/后向最大概率估计来估计这些模式的概率，并利用动态规划来进行序列压缩。实验结果表明，ECSM算法能够有效地检测固有的基本模式，并且能够提供比LZ77更高的压缩比和更快的解压速度。

总的来说，挖掘压缩序列模式的高效算法有助于提高数据压缩的性能。本文介绍的 ECSM 算法可以更好地检测固有的基本模式，并且在解压缩时间和压缩比方面表现优异，因此值得推广应用。因此，我们期望在今后的研究中，能够为原本复杂的压缩问题提供有效的解决方案。另外，值得一提的是，ECSM 算法还有一些潜在的优势，如它能够减少由压缩数据引起的内存使用，以及允许多种格式间的无损转换。举个例子，ECSM