本文關(guān)鍵詞：航班搜索引擎動(dòng)態(tài)緩存策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,國(guó)內(nèi)民航市場(chǎng)也迎來(lái)了蓬勃的發(fā)展。越來(lái)越多的旅客將飛機(jī)作為自己長(zhǎng)途旅行工具的首選。同時(shí)伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟,各大航空公司紛紛搭建了自己的官方網(wǎng)站,并通過官方網(wǎng)站向用戶提供機(jī)票查詢和預(yù)訂服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)機(jī)票比價(jià)平臺(tái)也如雨后春筍般涌現(xiàn),大大方便了旅客的出行。由于互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的便捷,互聯(lián)網(wǎng)漸漸取代傳統(tǒng)的機(jī)票預(yù)訂渠道成為旅客查訂機(jī)票的首選平臺(tái)。各家航空公司為了應(yīng)對(duì)日漸增長(zhǎng)的用戶查詢流量,紛紛加大對(duì)官方網(wǎng)站建設(shè)的投入,以提供給用戶最好的使用體驗(yàn),在與其他航空公司的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。在此背景下,航班查詢緩存技術(shù)開始引起了業(yè)界的關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)可以帶來(lái)諸多的便利,一方面它可以在不改變現(xiàn)有后臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)的前提下,有效地應(yīng)對(duì)激增的查詢流量,降低航空公司的運(yùn)營(yíng)成本。另一方面,它可以加快對(duì)用戶查詢的響應(yīng)速度,提高用戶的使用體驗(yàn)。緩存一致性算法是緩存策略研究中的主要議題。在本文中我們提出了三種基于TTL(緩存有效時(shí)間,Time-to-Live)機(jī)制的動(dòng)態(tài)緩存策略。首先,我們構(gòu)建了緩存有效時(shí)間與查詢錯(cuò)誤率之間的數(shù)學(xué)模型,并由此得到緩存有效時(shí)間的解析表達(dá)式,作為我們的解析TTL模型。然后,我們從查詢條件中抽取了若干特征,并利用線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)TTL值,由此建立了線性回歸TTL模型。最后,我們進(jìn)一步設(shè)計(jì)了自適應(yīng)TTL模型,該模型根據(jù)已過期的查詢緩存結(jié)果是否依然有效來(lái)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整當(dāng)前的TTL值。本文在某航空公司官方網(wǎng)站的真實(shí)查詢數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)搜索引擎領(lǐng)域中使用的固定TTL緩存模型進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明固定TTL這樣的靜態(tài)緩存模型并不適用于在線航班搜索問題,本文提出的動(dòng)態(tài)緩存策略能更好地抓住航班查詢結(jié)果變化的規(guī)律,在保證更低的查詢錯(cuò)誤率的同時(shí),還能有效降低到達(dá)后臺(tái)的冗余查詢。因此,本文提出的動(dòng)態(tài)緩存策略將可以幫助航空公司緩解后臺(tái)服務(wù)壓力、降低運(yùn)營(yíng)成本、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
【關(guān)鍵詞】：航班查詢 緩存一致性 緩存有效時(shí)間 動(dòng)態(tài)緩存
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.3
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的與意義11-12
• 1.3 研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 強(qiáng)緩存一致12-13
• 1.3.2 弱緩存一致13-14
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)16-31
• 2.1 萬(wàn)維網(wǎng)緩存系統(tǒng)概述16-24
• 2.1.1 理想萬(wàn)維網(wǎng)緩存系統(tǒng)的特性18-19
• 2.1.2 緩存架構(gòu)19-21
• 2.1.3 緩存替換算法21-22
• 2.1.4 緩存路由22-24
• 2.2 回歸學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法概述24-30
• 2.2.1 線性回歸概述25-27
• 2.2.2 支持向量回歸概述27-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 3 航班查詢結(jié)果變化規(guī)律分析31-40
• 3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集概述31-34
• 3.1.1 原始數(shù)據(jù)概述31
• 3.1.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化31-32
• 3.1.3 數(shù)據(jù)過濾32-34
• 3.2 航班查詢結(jié)果變化概述34-35
• 3.3 航班查詢結(jié)果變化規(guī)律分析35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 航班搜索引擎動(dòng)態(tài)緩存策略40-50
• 4.1 基本定義40-41
• 4.2 緩存一致性算法研究41-48
• 4.2.1 解析TTL模型42-45
• 4.2.2 線性回歸TTL模型45-47
• 4.2.3 自適應(yīng)TTL模型47-48
• 4.3 本章小結(jié)48-50
• 5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析50-61
• 5.1 實(shí)驗(yàn)方法概述50-52
• 5.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)52-53
• 5.2.1 查詢錯(cuò)誤率52
• 5.2.2 查詢?nèi)哂嗦?/span>52-53
• 5.3 緩存一致性算法實(shí)驗(yàn)53-59
• 5.3.1 固定TTL模型實(shí)驗(yàn)53
• 5.3.2 解析TTL模型實(shí)驗(yàn)53-54
• 5.3.3 線性回歸TTL模型實(shí)驗(yàn)54-55
• 5.3.4 自適應(yīng)TTL模型實(shí)驗(yàn)55-57
• 5.3.5 緩存策略比較57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-61
• 6 結(jié)論61-64
• 6.1 工作總結(jié)61-62
• 6.2 不足與展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-69
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

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本文編號(hào)：300724