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摘要:
缓存是搜索引擎中的重要技术,能显著节省查询处理计算量,缩短查询请求响应时间和提高系统吞吐量,得到学术界的关注和业界的广泛应用。当前搜索引擎缓存替换策略没有充分利用查询的多种访问特征信息,没有充分利用查询分布特性,传统替换策略用在搜索引擎中存在各种不足。针对以上问题研究查询请求的分布特征,分析现有缓存替换策略的不足,然后基于查询词访问特征提出代表查询词未来热度值的综合价值函数模型,然后通过对搜索引擎查询日志进行细粒度的统计分析,得到每个查询词每日各访问特性的详细记录,并基于多元回归分析方法计算得到查询词价值函数模型的未知参数,设计结合查询词当前动态访问特性和未来访问热度值的查询结果缓存管理策略,并通过真实查询记录测试不同替换区大小下本缓存系统的命中率,对比证明所提出的缓存替换策略相对于传统替换策略在命中率方面的显著提升。
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文献信息
篇名 基于多查询特性的搜索引擎缓存替换策略研究
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 查询处理 替换策略 缓存管理 搜索引擎 特性 多元回归分析方法 特征信息 函数模型
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3-10
页数 8页 分类号 TP311.13
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1 房耘耘 同济大学电子与信息工程学院 2 1 1.0 1.0
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查询处理
替换策略
缓存管理
搜索引擎
特性
多元回归分析方法
特征信息
函数模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
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