基于數(shù)據(jù)挖掘的緩存替換算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息及上網(wǎng)用戶數(shù)呈爆炸式增長(zhǎng)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量劇增，網(wǎng)絡(luò)面臨鏈路擁塞等問(wèn)題。緩存技術(shù)是解決這些問(wèn)題的主要措施，而緩存替換算法一直是提高緩存系統(tǒng)性能的核心研究方向。目前的緩存替換算法多數(shù)是從緩存對(duì)象的角度進(jìn)行分析的，忽略了真正的網(wǎng)絡(luò)使用者——用戶。因此，本文從用戶角度出發(fā)，利用數(shù)據(jù)挖掘中統(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)真實(shí)的視頻日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)掘出蘊(yùn)含在視頻日志數(shù)據(jù)背后的用戶訪問(wèn)行為的特性，并利用這些特性設(shè)計(jì)新的緩存替換算法。<

2、br>　　本文的主要研究以及貢獻(xiàn)如下:
　　首先，使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)真實(shí)的視頻日志數(shù)據(jù)進(jìn)行了用戶訪問(wèn)行為分析。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，研究了用戶訪問(wèn)動(dòng)機(jī)、用戶活躍度與視頻文件對(duì)象重要度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了如下現(xiàn)象:“訪問(wèn)該視頻文件對(duì)象的用戶平均活躍度越低，即訪問(wèn)該視頻文件對(duì)象的所有用戶中，用戶越不活躍，則意味著該對(duì)象越重要，在未來(lái)一段時(shí)間的被需求的概率就越高”。這一發(fā)現(xiàn)為將來(lái)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(jià)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(wèn)行為的規(guī)律性提出的，把視頻文件對(duì)象的用戶平均活躍度作為衡量緩存中對(duì)象的價(jià)值函數(shù)，在需要進(jìn)行緩存替換時(shí)，優(yōu)先替換那些用戶平均活躍度較高的對(duì)象。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明該算法在緩存容量較大時(shí)，能取得較好的請(qǐng)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(duì)象類比為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，將用戶和視頻文件對(duì)象之間的訪問(wèn)關(guān)系抽象為網(wǎng)