先進(jìn)先出置換算法(FIFO)、最近最少使用置換算法(LRU)、最不經(jīng)常使用置換算法(LFU)等傳統(tǒng)緩存算法側(cè)重于數(shù)據(jù)的訪問時(shí)間和頻率,而現(xiàn)有面向瓦片的緩存算法大多只適用單一類型的瓦片數(shù)據(jù),不能兼顧瓦片數(shù)據(jù)具有的多類型與空間位置特性,在服務(wù)器端瓦片緩存的應(yīng)用上存在局限性。通過構(gòu)建面向多類型瓦片的服務(wù)器端緩存索引,并綜合考慮瓦片訪問中的時(shí)間局部性、空間局部性和用戶主題傾向性,提出基于主題時(shí)空價(jià)值的瓦片數(shù)據(jù)緩存置換算法(GDTST)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)服務(wù)器端緩存置換算法,GDTST可以提高緩存命中率,并且在緩存容量較大時(shí)具有更好的延遲節(jié)省率,能夠有效降低瓦片源服務(wù)端負(fù)載,提高用戶響應(yīng)速度。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 基于主題金字塔的瓦片緩存索引設(shè)計(jì)
2 基于主題時(shí)空價(jià)值的瓦片緩存置換算法
    2.1 基于鄰接范圍的空間訪問頻次
    2.2 瓦片歷史平均訪問間隔
    2.3 瓦片主題權(quán)重
    2.4 基于主題時(shí)空價(jià)值緩存算法的流程
3 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與環(huán)境
    3.2 GDTST算法的參數(shù)選擇
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)論



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