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首页> 外文期刊>International journal of business data communications and networking >A Spatio-Temporal Cache Replacement Policy for Location Dependent Data in Mobile Environments
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A Spatio-Temporal Cache Replacement Policy for Location Dependent Data in Mobile Environments

机译：移动环境中位置相关数据的时空缓存替换策略

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Data caching in mobile clients is an important technique to enhance data availability and improve data access time. Due to cache size limitations, cache replacement policies are used to find a suitable subset of items for eviction/horn the cache. In this paper, the authors study the issues of cache replacement for location-dependent data under a geometric location model and propose a new cache replacement policy RAAR (Re-entry probability, Area of valid scope, Age, Rate of Access) by taking into account the spatial and temporal parameters. Mobile queries experience a popularity drift where the item loses its popularity after the user exhausts the corresponding service, thus calling for a scenario in which once popular documents quickly become cold (small active sets). The experimental evaluations using synthetic datasetsfor regular and small active sets show that this replacement policy is effective in improving the system performance in terms of the cache hit ratio of mobile clients.
机译：移动客户端中的数据缓存是提高数据可用性和缩短数据访问时间的一项重要技术。由于缓存大小的限制，缓存替换策略用于找到合适的项目子集以逐出/缓存缓存。在本文中，作者研究了几何位置模型下与位置相关的数据的高速缓存替换问题，并通过考虑以下因素，提出了新的高速缓存替换策略RAAR（重入概率，有效范围区域，年龄，访问率）考虑时空参数。移动查询会遇到人气漂移，在这种情况下，用户用尽了相应的服务后，该商品便失去了人气，从而引发了一种情况，即一旦热门文档迅速变冷（小型活动集）。使用常规和小型活动集的综合数据集进行的实验评估表明，就移动客户端的缓存命中率而言，这种替换策略可有效提高系统性能。

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