高分辨率数据异常特征缓存替换仿真研究

发布时间：2021-12-30 02:16

　　为提高数据缓存替换请求命中率、字节命中率,提出基于PageRank的高分辨率数据异常特征缓存替换方法。引入RLS滤波算法,对网络数据异常性进行初步检测。预测多种数据指标,利用预测误差构建的统计量允许范围实现异常检测,规划评估检测结果。根据加权求和法获取多个数据流量指标综合异常程度。依据PageRank算法核心思想:被越多优质网页指向的网页,其为优质的概率就越高,不仅考虑到页面入链数和正常度,还考虑到页面内容重要程度这一特性,在数据异常初步检测结果下,结合PageRank算法实现数据异常特征缓存替换。将用户与数据文件表征为网络中不同节点,将用户与数据文件间访问关系抽象成网络连线,通过PageRank算法对数据文件与用户权重进行计算,依据数据文件权重设计缓存替换法,当需要缓存替换,则优先替换权重比较小的数据文件。实验结果表明,上述方法请求命中率、字节命中率均较高,表现出了替换策略的优越性。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

A实验数据集上缓存替换RHR和BHR

图1为基于RLS的数据检测模型示意图。数据采集程序对某网段中实时数据进行采集,同时基于需要按照一定时间间隔实现统计分析,获取若干种协议数据流量指标。针对若干种流量指标预测和结果归一化评价是该检测模型重点内容。1)RLS流量预测

B实验数据集上缓存替换RHR和BHR

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3557279