面向SNS用户访问行为的Web缓存预测替换

为了提高web缓存性能,在已有缓存替换算法的基础上加入预测机制,提出了一种面向社交网站(SNS)用户访问行为特征的预测替换算法.通过研究SNS的用户行为模型,引入预测对象集,减小了替换风险,提高了缓存命中率.为了验证所提算法的性能,进行了大量仿真实验,结果表明,该算法在基于SNS使用行为的缓存方面,具有提高命中率的优越性.