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航班搜索引擎动态缓存策略研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的与意义第11-12页
    1.3 研究现状第12-14页
        1.3.1 强缓存一致第12-13页
        1.3.2 弱缓存一致第13-14页
    1.4 主要研究内容第14-15页
    1.5 论文组织结构第15-16页
2 相关理论基础第16-31页
    2.1 万维网缓存系统概述第16-24页
        2.1.1 理想万维网缓存系统的特性第18-19页
        2.1.2 缓存架构第19-21页
        2.1.3 缓存替换算法第21-22页
        2.1.4 缓存路由第22-24页
    2.2 回归学习预测方法概述第24-30页
        2.2.1 线性回归概述第25-27页
        2.2.2 支持向量回归概述第27-30页
    2.3 本章小结第30-31页
3 航班查询结果变化规律分析第31-40页
    3.1 实验数据集概述第31-34页
        3.1.1 原始数据概述第31页
        3.1.2 数据结构化第31-32页
        3.1.3 数据过滤第32-34页
    3.2 航班查询结果变化概述第34-35页
    3.3 航班查询结果变化规律分析第35-39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 航班搜索引擎动态缓存策略第40-50页
    4.1 基本定义第40-41页
    4.2 缓存一致性算法研究第41-48页
        4.2.1 解析TTL模型第42-45页
        4.2.2 线性回归TTL模型第45-47页
        4.2.3 自适应TTL模型第47-48页
    4.3 本章小结第48-50页
5 实验及结果分析第50-61页
    5.1 实验方法概述第50-52页
    5.2 实验评价指标第52-53页
        5.2.1 查询错误率第52页
        5.2.2 查询冗余率第52-53页
    5.3 缓存一致性算法实验第53-59页
        5.3.1 固定TTL模型实验第53页
        5.3.2 解析TTL模型实验第53-54页
        5.3.3 线性回归TTL模型实验第54-55页
        5.3.4 自适应TTL模型实验第55-57页
        5.3.5 缓存策略比较第57-59页
    5.4 本章小结第59-61页
6 结论第61-64页
    6.1 工作总结第61-62页
    6.2 不足与展望第62-64页
参考文献第64-69页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-71页
学位论文数据集第71页

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