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      一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法

      文檔序號:7810859閱讀:210來源:國知局
      一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法
      【專利摘要】本發(fā)明涉及一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法。本發(fā)明包括:先判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新的數(shù)據(jù)內(nèi)容;如果有足夠的緩存空間緩存新數(shù)據(jù)內(nèi)容;根據(jù)指數(shù)加權(quán)移動平均計算標(biāo)準(zhǔn)計算節(jié)點中所有內(nèi)容類別的流行度,選擇流行度最小的內(nèi)容類別;將流行度最小的內(nèi)容類別中預(yù)定義時間內(nèi)被請求次數(shù)最少的內(nèi)容項移除節(jié)點緩存;提取新數(shù)據(jù)內(nèi)容名字字符串特征并進行分類;將新到達的數(shù)據(jù)內(nèi)容項存入節(jié)點中相應(yīng)的內(nèi)容類別中,更新類別熱度表和日志。本發(fā)明按內(nèi)容名字分類可以更好的管理CCN中節(jié)點的緩存,使網(wǎng)絡(luò)在通信過程中從內(nèi)容名入手對內(nèi)容進行查找和替換,平衡節(jié)點緩存中內(nèi)容的多樣性,提高緩存替換的效率。
      【專利說明】-種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存 替換方法

      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法。

      【背景技術(shù)】
      [0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展,人們對網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容的需求越來越大。當(dāng)前基于TCP/IP的 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)控制、資源分配等方面的問題日益突出,互聯(lián)網(wǎng)的重心已經(jīng)從主機與主機 之間的通信轉(zhuǎn)移到怎樣從互聯(lián)網(wǎng)快速獲取所要請求的內(nèi)容?;谶@個原因,國內(nèi)外學(xué)者著 手研究新的下一代網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu),并展開了多個相關(guān)項目課題的研究,推動了下一代網(wǎng)絡(luò) 的發(fā)展,具有跨時代的意義。本發(fā)明主要研究的是一種新型的未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)"內(nèi)容中心 網(wǎng)絡(luò)"。CCN拋棄了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中以主機地址為核心的通信方式,而轉(zhuǎn)為以命名的內(nèi)容為中心 的網(wǎng)絡(luò)思想,同時構(gòu)建了新的體系結(jié)構(gòu)和通信機制來適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。文獻《內(nèi)容中 心網(wǎng)絡(luò)CCN研究進展探析》綜述了 CCN的相關(guān)研究,介紹了 CCN的工作機制,并調(diào)研了當(dāng)前 CCN的研究熱點問題及其挑戰(zhàn),分析了 CCN主要比較優(yōu)勢與存在的問題,最后通過實驗測試 床驗證了 CCN的工作模式。
      [0003] 緩存替換策略是CCN研究的關(guān)鍵部分,它關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)的整體性能。在CCN中經(jīng)常 使用的緩存替換策略有最近最少使用策略和最少使用頻率策略及其它們的改進策略。文獻 《Modeling data transfer in content-centric networking》提到的 LRU 緩存替換策略, 具有算法簡單、易于實現(xiàn)、方便部署等特點,但是它們并沒有充分考慮CCN動態(tài)性的特點, 因此具有很大程度的不適應(yīng)性。
      [0004] 本發(fā)明提出了一種基于內(nèi)容名字分類的類別流行度緩存替換策略,該策略根據(jù) CCN中內(nèi)容的命名方式和名字唯一性的特點,提出了 all-gram和R-值相結(jié)合的方法對內(nèi)容 名字字符串進行特征提取并分類,使得每個節(jié)點中的緩存首先以類別為單位來進行管理。 并且采用指數(shù)加權(quán)移動平均的思想來計算每個節(jié)點中類別的流行度,通過時間距離大小對 每個類別在規(guī)定的時間里被訪問的次數(shù)賦予不同的權(quán)值來反映實時的流行度情況。在緩存 替換過程中,優(yōu)先替換節(jié)點中流行度最低的內(nèi)容類別中的內(nèi)容項,然后根據(jù)分類判定方法 將新的內(nèi)容存入節(jié)點中所屬的相應(yīng)類別中。


      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 本發(fā)明目的在于提供通過內(nèi)容分類和動態(tài)計算流行度的方式來實現(xiàn)緩存替換,能 夠充分考慮網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容最近的動態(tài)特性,提高網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)效率,減少節(jié)點有限網(wǎng)絡(luò)緩存浪 費的一種內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法。
      [0006] 本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的:
      [0007] (1)當(dāng)有新的數(shù)據(jù)內(nèi)容到達時,先判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新的數(shù) 據(jù)內(nèi)容;如果有足夠的緩存空間緩存新數(shù)據(jù)內(nèi)容,則直接執(zhí)行步驟(4);如果沒有足夠的緩 存空間緩存數(shù)據(jù)內(nèi)容,則執(zhí)行步驟(2),進行緩存替換;
      [0008] (2)根據(jù)指數(shù)加權(quán)移動平均計算標(biāo)準(zhǔn)計算節(jié)點中所有內(nèi)容類別的流行度,選擇流 行度最小的內(nèi)容類別;
      [0009] (3)將流行度最小的內(nèi)容類別中預(yù)定義時間內(nèi)被請求次數(shù)最少的內(nèi)容項移除節(jié)點 緩存;
      [0010] (4)提取新數(shù)據(jù)內(nèi)容名字字符串特征并進行分類;
      [0011] (5)將新到達的數(shù)據(jù)內(nèi)容項存入節(jié)點中相應(yīng)的內(nèi)容類別中,更新類別熱度表和日 〇
      [0012] 步驟(1)中,在判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新的數(shù)據(jù)內(nèi)容之前,先檢 查節(jié)點CS表,查看緩存中是否已緩存該新的數(shù)據(jù)內(nèi)容。
      [0013] 中包括根據(jù)alΙ-gram和R-值相結(jié)合的方法提取新數(shù)據(jù)內(nèi)容名字字符串特征并對 內(nèi)容進行分類:n-gram模型利用一個長度為η的滑動窗口來截取一系列的子字符串,滑動 窗口每次滑動一個長度單位,將經(jīng)過n-gram模型處理后的內(nèi)容名字序列,分割成連續(xù)的長 度都是η的子字符串。
      [0014] 本發(fā)明具有的有益效果:
      [0015] 本發(fā)明提出了一種基于內(nèi)容分類的類別流行度的緩存替換算法,將內(nèi)容分類有效 地避免了在計算流行度的時候?qū)λ械膬?nèi)容單獨去處理,只需要計算出每個內(nèi)容類的流行 度。這樣在需要執(zhí)行緩存替換的時候,首先將節(jié)點中流行度最低的類別中的某一內(nèi)容項替 換出緩存,然后將新到達的內(nèi)容數(shù)據(jù)按名字歸入到節(jié)點緩存中的已有類別中,從而完成緩 存替換過程。與傳統(tǒng)的LRU替換方法不同,基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法,考慮 到了內(nèi)容類別流行度,可使流行度高的內(nèi)容相對來說可長時間存儲于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中。區(qū)別于 傳統(tǒng)的選取最近最久未使用的內(nèi)容塊進行替換的LRU方法,本發(fā)明提出的方法在步驟2、3 中選取類別流行度最低的內(nèi)容進行替換。并且,在步驟4中提出了根據(jù)all-gram和R-值 相結(jié)合的方法將內(nèi)容進行分類的思想,按內(nèi)容名字分類可以更好的管理CCN中節(jié)點的緩 存,使網(wǎng)絡(luò)在通信過程中從內(nèi)容名入手對內(nèi)容進行查找和替換,平衡節(jié)點緩存中內(nèi)容的多 樣性,提高緩存替換的效率。仿真實驗結(jié)果表明,本發(fā)明提出的基于內(nèi)容名字分類的類別流 行度緩存替換策略相比于其它經(jīng)典的替換策略在性能上具有一定的優(yōu)勢。

      【專利附圖】

      【附圖說明】
      [0016] 圖1是本發(fā)明的總流程圖;
      [0017] 圖2是本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)示意圖;
      [0018] 圖3是本發(fā)明的實驗仿真參數(shù)表示意圖;
      [0019] 圖4是本發(fā)明的計算流行度示例示意圖;
      [0020] 圖5是本發(fā)明的n-gram示例示意圖;
      [0021] 圖6是本發(fā)明的all-gram計算r值提取特征組合方法流程圖;
      [0022] 圖7是本發(fā)明的不同大小節(jié)點緩存空間下平均緩存命中率不意圖;
      [0023] 圖8是本發(fā)明的不同數(shù)目存根域下的平均緩存命中率示意圖;
      [0024] 圖9是本發(fā)明的緩存命中率的恢復(fù)能力示意圖;
      [0025] 圖10是本發(fā)明的不同大小節(jié)點緩存下服務(wù)器平均負載示意圖;
      [0026] 圖11是本發(fā)明的不同數(shù)目存根域下服務(wù)器平均負載示意圖;
      [0027] 圖12是本發(fā)明的樣本時間選擇大小對緩存命中率和服務(wù)器負載的影響示意圖。

      【具體實施方式】
      [0028] 下面結(jié)合附圖舉例對本發(fā)明做更詳細地描述。
      [0029] 1、一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法,其特征在 于:
      [0030] 步驟1 :當(dāng)有新的數(shù)據(jù)內(nèi)容到達時,先判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新 的內(nèi)容;如果有足夠的緩存空間緩存新數(shù)據(jù),則直接進入步驟4 ;如果沒有足夠的緩存空間 緩存數(shù)據(jù),則進入步驟2,進行緩存替換,以緩存新數(shù)據(jù)。
      [0031] 步驟2 :根據(jù)指數(shù)加權(quán)移動平均(EWMA)計算標(biāo)準(zhǔn)計算節(jié)點中所有內(nèi)容類別的流行 度,選擇流行度最小的內(nèi)容類別;
      [0032] 步驟3 :將流行度最小的內(nèi)容類別中預(yù)定義時間內(nèi)被請求次數(shù)最少的內(nèi)容項移除 節(jié)點緩存;
      [0033] 步驟4 :根據(jù)all-gram和R-值相結(jié)合的方法提取新內(nèi)容名字字符串特征并進行 分類;
      [0034] 步驟5 :將新到達的內(nèi)容項存入節(jié)點中相應(yīng)的內(nèi)容類別中,更新類別熱度表和日 〇
      [0035] 步驟1中,在判斷是否有足夠緩存空間緩存新數(shù)據(jù)之前,先檢查節(jié)點CS表,查看緩 存中是否已緩存該數(shù)據(jù)。CS表中存儲了經(jīng)過該節(jié)點且未被被該節(jié)點緩存的所有內(nèi)容。
      [0036] 步驟2中包括,提取新內(nèi)容名字字符串特征并將內(nèi)容進行分類,以及計算內(nèi)容類 別的流行度。
      [0037] 根據(jù)alΙ-gram和R-值相結(jié)合的方法提取新內(nèi)容名字字符串特征并對內(nèi)容進行分 類:n-gram模型n-gram是利用一個長度為η的滑動窗口來截取一系列的子字符串,滑動窗 口每次滑動一個長度單位。當(dāng)一個內(nèi)容名字序列經(jīng)過n-gram模型處理后,就會被分割成若 干個連續(xù)的長度都是η的子字符串。
      [0038] 在分類過程中,分類的準(zhǔn)確與否往往與η值的選擇有很大的關(guān)系,n-gram算法中 對于η值的選擇沒有固定的方法,有時候可能是根據(jù)人為的經(jīng)驗去嘗試然后再選出最終的 值。如果η值太小,可能會忽略字符串的結(jié)構(gòu)和順序,若η取值太大,則會降低字符串之間 的相似度,造成錯誤的分類結(jié)果。因此,本發(fā)明提出了一種all-gram的思想。不再使用某 一固定的η值對名字字符串進行分割,而是使用一系列的η值來分割,通過這樣的方式會生 成不同長度的n-gram子串,一般的來講這些子串肯定會囊括原字符串所包含的重要特征 和關(guān)鍵字。這樣的話,經(jīng)過all-gram思想分割最后形成的特征向量空間可以通過學(xué)習(xí)對訓(xùn) 練樣本進行高效快速的分類,提高分類的準(zhǔn)確性。
      [0039] 本發(fā)明采用R-值的特征選擇方法,這種方法可以根據(jù)計算出的R值來判斷特征的 特點并把特征進行排名,選擇對更容易進行分類的特征集合,從而為分類提供了比較理想 的標(biāo)準(zhǔn)。在這個方法中使用了一個r因子來平衡詞頻。如下公式所示:
      [0040]

      【權(quán)利要求】
      1. 一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存替換方法,其特征在于: (1) 當(dāng)有新的數(shù)據(jù)內(nèi)容到達時,先判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新的數(shù)據(jù)內(nèi) 容;如果有足夠的緩存空間緩存新數(shù)據(jù)內(nèi)容,則直接執(zhí)行步驟(4);如果沒有足夠的緩存空 間緩存數(shù)據(jù)內(nèi)容,則執(zhí)行步驟(2),進行緩存替換; (2) 根據(jù)指數(shù)加權(quán)移動平均計算標(biāo)準(zhǔn)計算節(jié)點中所有內(nèi)容類別的流行度,選擇流行度 最小的內(nèi)容類別; (3) 將流行度最小的內(nèi)容類別中預(yù)定義時間內(nèi)被請求次數(shù)最少的內(nèi)容項移除節(jié)點緩 存; (4) 提取新數(shù)據(jù)內(nèi)容名字字符串特征并進行分類; (5) 將新到達的數(shù)據(jù)內(nèi)容項存入節(jié)點中相應(yīng)的內(nèi)容類別中,更新類別熱度表和日志。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存 替換方法,其特征在于:所述步驟(1)中,在判斷節(jié)點剩余的緩存空間是否能夠容納新的數(shù) 據(jù)內(nèi)容之前,先檢查節(jié)點CS表,查看緩存中是否已緩存該新的數(shù)據(jù)內(nèi)容。
      3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容分類的類別流行度緩存 替換方法,其特征在于:所述步驟(2)中包括根據(jù)all-gram和R-值相結(jié)合的方法提取新數(shù) 據(jù)內(nèi)容名字字符串特征并對內(nèi)容進行分類:n-gram模型利用一個長度為η的滑動窗口來截 取一系列的子字符串,滑動窗口每次滑動一個長度單位,將經(jīng)過n-gram模型處理后的內(nèi)容 名字序列,分割成連續(xù)的長度都是η的子字符串。
      【文檔編號】H04L29/08GK104253855SQ201410384637
      【公開日】2014年12月31日 申請日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
      【發(fā)明者】張國印, 邢志靜, 武俊鵬, 夏松竹, 李慶顯, 唐濱, 徐林楓 申請人:哈爾濱工程大學(xué)
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