為提高數(shù)據(jù)緩存替換請求命中率、字節(jié)命中率,提出基于PageRank的高分辨率數(shù)據(jù)異常特征緩存替換方法。引入RLS濾波算法,對網絡數(shù)據(jù)異常性進行初步檢測。預測多種數(shù)據(jù)指標,利用預測誤差構建的統(tǒng)計量允許范圍實現(xiàn)異常檢測,規(guī)劃評估檢測結果。根據(jù)加權求和法獲取多個數(shù)據(jù)流量指標綜合異常程度。依據(jù)PageRank算法核心思想:被越多優(yōu)質網頁指向的網頁,其為優(yōu)質的概率就越高,不僅考慮到頁面入鏈數(shù)和正常度,還考慮到頁面內容重要程度這一特性,在數(shù)據(jù)異常初步檢測結果下,結合PageRank算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)異常特征緩存替換。將用戶與數(shù)據(jù)文件表征為網絡中不同節(jié)點,將用戶與數(shù)據(jù)文件間訪問關系抽象成網絡連線,通過PageRank算法對數(shù)據(jù)文件與用戶權重進行計算,依據(jù)數(shù)據(jù)文件權重設計緩存替換法,當需要緩存替換,則優(yōu)先替換權重比較小的數(shù)據(jù)文件。實驗結果表明,上述方法請求命中率、字節(jié)命中率均較高,表現(xiàn)出了替換策略的優(yōu)越性。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

A實驗數(shù)據(jù)集上緩存替換RHR和BHR

圖1為基于RLS的數(shù)據(jù)檢測模型示意圖。數(shù)據(jù)采集程序對某網段中實時數(shù)據(jù)進行采集,同時基于需要按照一定時間間隔實現(xiàn)統(tǒng)計分析,獲取若干種協(xié)議數(shù)據(jù)流量指標。針對若干種流量指標預測和結果歸一化評價是該檢測模型重點內容。1)RLS流量預測

B實驗數(shù)據(jù)集上緩存替換RHR和BHR

【參考文獻】：
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