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借助长短期记忆网络预测文件访问热度预测

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.58 MB | 2021-03-12

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高能物理计算是典型的数据密集型计算，其主要采用基于文件的分级存储方案，根据访问热度的不同将数据存储于不同性能的存储设备上，然而当前数据热度预测采用基于人工经验的启发式算法，准确率较低。提出种借助长短期记忆网络预测文件未来访问热度的方法，包括网络结构设计、训练和预测算法等。该方法通过划分动态时间窗口构造文件访问特征的时序序列，预测不同数据的访问趋势。在 LHAASO高能物理实验数据集上的实验结果表明，与SⅥM、MLP等算法相比，该方法预测准确率提升了30%左，具有更强的适用性。

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