摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状分析 | 第10-12页 |
1.3 研究内容 | 第12-13页 |
1.4 本章小结 | 第13-14页 |
2 相关技术介绍 | 第14-24页 |
2.1 SSD技术介绍 | 第14-15页 |
2.2 缓存技术介绍 | 第15-19页 |
2.3 基于SSD的缓存技术 | 第19-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-24页 |
3 基于分类预测的缓存选择策略 | 第24-41页 |
3.1 算法核心思想 | 第24-26页 |
3.2 朴素贝叶斯分类器 | 第26-29页 |
3.3 特征分析与统计 | 第29-35页 |
3.4 基于分类预测的缓存设计 | 第35-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
4 基于流行趋势改进RIPQ-GDSF缓存替换算法 | 第41-52页 |
4.1 数据流行度时变特点分析 | 第41-42页 |
4.2 RIPQ-GDSF缓存替换算法 | 第42-45页 |
4.3 改进RIPQ-GDSF算法思想 | 第45-46页 |
4.4 改进RIPQ-GDSF算法架构 | 第46-48页 |
4.5 改进RIPQ-GDSF缓存过程与实现 | 第48-51页 |
4.6 本章小结 | 第51-52页 |
5 系统测试与分析 | 第52-62页 |
5.1 测试环境 | 第52页 |
5.2 数据来源与采样 | 第52-53页 |
5.3 基于分类预测的缓存选择策略测试结果与分析 | 第53-57页 |
5.4 基于流行度趋势改进RIPQ-GDSF算法测试结果与分析 | 第57-61页 |
5.5 本章小结 | 第61-62页 |
6 总结与展望 | 第62-64页 |
6.1 工作总结 | 第62-63页 |
6.2 工作展望 | 第63-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |