基于數據挖掘的緩存替換算法研究.pdf

1、隨著互聯網技術的發(fā)展，網絡信息及上網用戶數呈爆炸式增長，導致網絡流量劇增，網絡面臨鏈路擁塞等問題。緩存技術是解決這些問題的主要措施，而緩存替換算法一直是提高緩存系統性能的核心研究方向。目前的緩存替換算法多數是從緩存對象的角度進行分析的，忽略了真正的網絡使用者——用戶。因此，本文從用戶角度出發(fā)，利用數據挖掘中統計分析的方法對真實的視頻日志數據進行分析，發(fā)掘出蘊含在視頻日志數據背后的用戶訪問行為的特性，并利用這些特性設計新的緩存替換算法。<

2、br>　　本文的主要研究以及貢獻如下:
　　首先，使用統計分析技術對真實的視頻日志數據進行了用戶訪問行為分析。通過數據分析，研究了用戶訪問動機、用戶活躍度與視頻文件對象重要度的關系，發(fā)現了如下現象:“訪問該視頻文件對象的用戶平均活躍度越低，即訪問該視頻文件對象的所有用戶中，用戶越不活躍，則意味著該對象越重要，在未來一段時間的被需求的概率就越高”。這一發(fā)現為將來研究用戶分類、視頻文件推薦、緩存替換等算法提供了參考價值。
　　然

3、后，提出了基于用戶活躍度的緩存替換策略。該算法是基于上面得到的用戶訪問行為的規(guī)律性提出的，把視頻文件對象的用戶平均活躍度作為衡量緩存中對象的價值函數，在需要進行緩存替換時，優(yōu)先替換那些用戶平均活躍度較高的對象。仿真實驗的結果表明該算法在緩存容量較大時，能取得較好的請求命中率和字節(jié)命中率。
　　最后，提出了基于PageRank算法的緩存替換策略。該算法將用戶和視頻文件對象類比為網絡中的節(jié)點，將用戶和視頻文件對象之間的訪問關系抽象為網