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在大规模流媒体服务中，缓存管理是非常关键的问题．特别是随着IA-64架构的出现，物理内存的大小可大大得到增加，缓存管理策略正变得越来越重要．目前已经有很多缓存管理算法，其中间隔缓存策略通常被认为是比较有效的一个．但是以往的各种基于间隔的算法大多没有考虑媒体对象的流行程度，致使缓存的利用率受到了影响．通过对媒体对象的流行程度的特点进行研究，并考虑到利用IA-64系统中的大内存的思想，提出了一种基于流行程度的间隔缓存策略．同时，为了分析该算法的性能，引入了一个算法的性能分析模型．分析结果显示该算法比传统的间隔