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      借助長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)文件訪問熱度預(yù)測(cè)

      2021-03-12 | pdf | 1.58 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      高能物理計(jì)算是典型的數(shù)據(jù)密集型計(jì)算，其主要采用基于文件的分級(jí)存儲(chǔ)方案，根據(jù)訪問熱度的不同將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于不同性能的存儲(chǔ)設(shè)備上，然而當(dāng)前數(shù)據(jù)熱度預(yù)測(cè)采用基于人工經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)式算法，準(zhǔn)確率較低。提出種借助長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)文件未來訪問熱度的方法，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和預(yù)測(cè)算法等。該方法通過劃分動(dòng)態(tài)時(shí)間窗口構(gòu)造文件訪問特征的時(shí)序序列，預(yù)測(cè)不同數(shù)據(jù)的訪問趨勢(shì)。在 LHAASO高能物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SⅥM、MLP等算法相比，該方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升了30%左，具有更強(qiáng)的適用性。

      借助長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)文件訪問熱度預(yù)測(cè)

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