一种大规模网络数据缓存方法的改进

• 作者: 余光华
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 网络 海量数据 相空间重构 关联维
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 504-509
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2016.04.017

摘要

针对传统的网络海量数据缓存方法中容易出现数据丢失和召回错误,数据访问和调度性能差等问题,提出一种大规模网络海量数据缓存方法的改进方法.构建网络缓存空间的数据分布结构模型,进行大规模网络海量数据的信息流模型构建和时间序列分析.采用模糊C均值聚类算法对提取的关联维特征进行聚类处理,实现缓存模型优化.仿真结果表明,采用该方法进行大规模网络海量数据缓存优化设计,有效降低缓存开销,扩展缓存空间,数据的吞吐性和召回性等指标参量优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余光华	岭南师范学院网络与信息中心	4	7	1.0	2.0