基于用户行为分析的在线订票系统缓存优化策略研究

• 作者: 万怀宇 刘宇 姚一 林友芳 邱鹏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 在线订票系统 用户行为分析 库存变化 缓存有效时间
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.05.018

摘要

随着互联网和移动终端技术的快速发展,越来越多的用户通过互联网渠道查询和订购机票.为了减轻大量用户访问给在线订票平台带来的巨大后台查询压力,对余票(即机票库存)和票价信息进行缓存逐渐成为各在线订票系统普遍采取的措施.缓存机制中的一个关键问题是如何设置查询关键字的缓存有效时间(TTL).本文提出一种基于用户查询行为分析的缓存优化策略,通过大量用户的查询记录来挖掘机票的库存变化规律,预测库存变化时间间隔,从而动态地设置TTL.在某在线订票网站的真实查询行为数据集上进行了实验,表明本文提出的方法在保证查询结果准确率的同时,能够极大地提高缓存命中率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林友芳	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	29	139	5.0	11.0
2	姚一		3	5	1.0	2.0
3	万怀宇	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	9	44	4.0	6.0
4	刘宇		5	8	2.0	2.0
5	邱鹏	北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室	1	5	1.0	1.0