作者：贺红艳; 李光明; 张慧萍大型数据库缓冲区替换方法改进特征网络聚类自适应概率数据存储
摘要：针对传统替换方法存在替换不准确、效率低的问题,提出模糊kohonen网络聚类算法与自适应概率相结合的大型数据库缓冲区替换方法.采用Broder理论并基于Jaccard相似性度量对缓冲区重复数据进行消除,建立缓冲区数据检测模型,并采用模糊kohonen网络聚类算法对缓冲区数据进行聚类处理.采用复小波法提取缓冲区的特征,引入自适应概率对大型数据库缓冲区进行替换.结果表明,改进的缓冲区替换方法可有效的实现对大型数据库缓冲区的替换,提高替换效率,增加大型数据库存储的整体性能.
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