基于數據挖掘的緩存替換算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

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

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