当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题 ，导致数据渗透迁移完整度不高 ，所用时间较长 ，为此提出一种混 合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法 。 在主成分分析算法中引入信息熵的思想 ，对网络稀疏大数据进行降维处理 ，将 降维结果与信息熵进行结合 ；筛选网络稀疏大数据的特征 ，将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除 ；计算网络稀疏 大数据的敏感度 、 时间长度和访问频率 ，通过以上 ３ 个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型 ，实现混合云存储中网络稀 疏大数据的渗透迁移 。 实验结果表明 ，提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法 ，说明所提算法能够实现 对网络稀疏大数据的有效迁移 ，为相关研究提供一定参考价值
