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基于行为预测的移动网络数据库访问方法研究

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英文文摘

第一章 绪论

1.1 移动网络数据库发展与简介

1.2 选题动机

1.3 论文工作

1.4 论文结构

第二章 移动网络数据库访问方法概述

2.1 移动网络数据库访问性能需求

2.2 移动网络数据库访问性能研究现状

2.3 用户行为预测

2.4 Content Addressable Storage思想

2.5 数据库访问API

第三章 基于用户行为预测的移动网络数据库访问方法

3.1 用户行为预测思想

3.1.1 用户行为预测思想的引入

3.1.2 用户行为预测模型

3.1.3 用户行为预测功能的部署

3.2 用户行为预测思想和CAS的结合使用

3.2.1 CAS的应用

3.2.2 用户行为预测思想与CAS的结合

3.3 数据通讯协议

3.3.1 数据包类型

3.3.2 行为序列

3.4 系统整体结构

3.4.1 模块划分

3.4.2 整体结构

第四章 基于用户行为预测的移动数据库访问方法的实现

4.1 实现平台及配置环境

4.2 主要模块的实现

4.2.1 行为预测模块的实现

4.2.2 CAS模块的实现

4.2.3 数据通讯协议的实现

第五章 性能评价

5.1 实验场景的设计

5.2 数据分析

5.2.1 当副本数据同步度为O%时

5.2.2 当副本数据同步度为50%时

5.2.3 当副本数据同步度为100%时

5.2.4 整体分析

5.3 实验总结

第六章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 存在的问题

6.3 研究展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢

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摘要

随着移动计算和移动智能终端的迅速发展,移动网络数据库作为一种新型数据库系统得到广泛应用。但是,由于其所处的无线网络端端延迟大、带宽有限,影响了移动网络数据库的访问性能。
   本文提出了一个改进移动网络数据库访问性能的方法,该方法基于用户行为预测理论,根据用户的数据查询历史预测用户的后续数据查询,在收到用户的后续查询之前将预测的数据主动发送给用户,并缓存到用户应用端,使得用户应用以本地查询代替网络查询来满足其后续的查询请求,从而较大程度的缩短了查询响应时间。该方法还将用户行为预测和CAS(Content Addressable Storage)相结合,减少了用户查询期间网络中的数据传输量,进一步缩短了查询响应时间。
   本文在移动终端的Android平台上设计并实现了上述访问方法,并搭建了实验平台进行性能测试。测试结果表明,和传统数据库访问方法相比,该方法在保证用户获得数据可靠性的同时缩短了响应时间,提高了移动网络数据库的访问性能。

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