【摘 要】
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针对云存储中缓存的实时有效替换问题,提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络和缓存对象混合价值计算的缓存替换方案。将采集的云存储访问数据进行预处理,利用LRU算法获得一个初
【机 构】
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广州工商学院计算机科学与工程系,广东工业大学计算机学院
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针对云存储中缓存的实时有效替换问题,提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络和缓存对象混合价值计算的缓存替换方案。将采集的云存储访问数据进行预处理,利用LRU算法获得一个初始k-LRU集合;采用k-LRU集的一部分训练MLP神经网络,获得最优窗口大小参数;根据该窗口大小,在考虑缓存对象的下载延迟、访问频率、剩余寿命和成本因素下,计算缓存对象的混合价值,将最低价值的对象进行替换。实验结果表明,该方法能够有效提高缓存命中率,降低访问延迟和成本。
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