论文摘要
针对Web系统中热点数据短期内访问量高,生存周期短的特点,本文以电商系统作为研究对象,提出了一种针对热点数据预测及其缓存管理方法。首先采用支持向量机(SVM)算法对热点数据进行预测和筛选;其次,针对预测数据设计一个层次模型进行缓存管理;最后在LRU算法基础上改进淘汰策略以实现缓存数据的有效置换。此外,系统通过缩短热点数据生存期的过期清除策略,对缓存中的数据进行定时清除,并利用内存阈值策略来保证缓存空间占用率。通过与传统缓存系统中数据响应时间对比,证明基于热点数据的缓存管理系统具有更快的响应速度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩兵,张转霞,方英兰
关键词: 支持向量机,销量预测,缓存管理
来源: 信息技术与信息化 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,互联网技术
单位: 北方工业大学信息学院,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
分类号: TP393.09;TP311.13
页码: 187-190
总页数: 4
文件大小: 1267K
下载量: 57
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