基于深度学习的视频缓存算法

在视频深度学习环境下,要提高用户体验就必须在视频访问速度方面做文章。而对视频访问速度的快慢产生影响的主要因素有两个:服务器响应速度和网络传输效率,但服务器响应用户请求的速度更是重中之重。目前,在视频深度学习环境下,采用缓存技术是提升用户访问速度的一个有效手段,也被业界广泛关注,并进行了实际的应用探索。当前,主要的经典算法有LFU、LRU、LRf U、sc等,本文对他们进行了简单的介绍,着重就LFU、LRU算法作了重点的分析研究,并通过某运营商提供的实际运行数据与在视频深度学习环境下获得的模拟数据开展实证比对分析,观察各算法的实际表现。从各算法的应用结果的具体情况出发,研究视频深度学习环境下所应采用的缓存算法策略,进而为提高视频深度学习系统的缓存命中率寻求理论研究根据。