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ACTF: An efficient lossless compression algorithm for time series floating point data
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AI
DOI：10.1016/j.jksuci.2024.102246.png)
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摘要
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各领域时序数据的规模正稳步增长。然而，这些未处理的庞大数据对传输效率、计算运算和存储容量构成了挑战。因此，时序数据压缩对于提升传输、计算和存储性能至关重要。目前，改进时序浮点编码规则是提升压缩算法效率与比率的主要方法。本文提出了一种高效的时序浮点数据无损压缩算法，该算法基于现有压缩算法设计。我们采用三种优化策略：数据预处理、编码类别扩展和特征精炼表示，以增强时序浮点数压缩的比率和效率。通过实验比较和验证，我们证明本算法在多个数据集上优于Chimp、Chimp128、Gorilla及其他压缩算法。在30个数据集上的实验结果表明，本算法将时序算法的压缩比率平均提升了12.25%，压缩与解压效率平均提升了27.21%。值得注意的是，在IOT1数据集上实现了24.06%的压缩比率提升，在IOT4数据集上实现了42.96%的压缩与解压效率提升。
Keyword:
Time series floating point data
Lossless compression
Internet of things
Compression algorithm
AI总结
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AFC: An adaptive lossless floating-point compression algorithm in time series databaseAFC：一种适用于时间序列数据库的自适应无损浮点数压缩算法
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