重复数据删除中智能预取算法设计与分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 重复数据删除技术的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 指纹索引检测技术研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据恢复方法研究 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第13-14页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第13页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关的技术介绍 | 第14-20页 |
| 2.1 重复数据删除的基本原理 | 第14-17页 |
| 2.1.1 重复数据删除的基本流程 | 第14-15页 |
| 2.1.2 文件级和数据块级重删 | 第15-16页 |
| 2.1.3 基于哈希加密算法的指纹 | 第16页 |
| 2.1.4 数据恢复的基本流程 | 第16-17页 |
| 2.2 强化学习 | 第17-18页 |
| 2.3 模式匹配 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于强化学习的指纹索引预取算法 | 第20-32页 |
| 3.1 基于强化学习算法的基本框架 | 第20-22页 |
| 3.2 特征提取 | 第22页 |
| 3.3 冠军选择 | 第22-24页 |
| 3.4 更新上下文表 | 第24-25页 |
| 3.4.1 数据段插入 | 第24页 |
| 3.4.2 奖励反馈 | 第24-25页 |
| 3.5 局部缓存cache | 第25页 |
| 3.6 实验验证及分析 | 第25-31页 |
| 3.6.1 数据集 | 第26页 |
| 3.6.2 不同采样率的影响 | 第26-27页 |
| 3.6.3 分数的有效性 | 第27-29页 |
| 3.6.4 与其他方法的比较 | 第29-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模式匹配的数据恢复算法 | 第32-42页 |
| 4.1 数据碎片化问题 | 第32-33页 |
| 4.2 基于模式匹配的数据恢复算法框架 | 第33-34页 |
| 4.3 最大化模式匹配算法 | 第34-35页 |
| 4.4 数据恢复缓存机制优化 | 第35-37页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 4.5.1 不同数据段下的数据恢复读性能 | 第37-38页 |
| 4.5.2 不同缓存粒度下的数据恢复性能 | 第38-39页 |
| 4.5.3 不同缓存策略的读性能比较 | 第39-40页 |
| 4.5.4 增加重写之后的数据恢复性能 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 工作总结 | 第42-43页 |
| 5.2 展望未来 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 发表论文和科研情况 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
