东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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一种基于用户的LNS文件预测模型

期刊名称：计算机工程与应用，2007，43(29)：P14-16
时间：0
分类：TP33[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]中国科学院高能物理研究所计算中心,北京100049, [2]中国科学院研究生院,北京100049
相关基金：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.90412017）
相关项目：国家科研网络综合平台下的高能物理网格试验床系统的建设

作者：刘爱贵、陈刚

关键词：文件访问模式, 预测模型, 预测精确度, 可适用度, file access pattern, prediction model, predictive accuracy, applicability

中文摘要：

许多系统把数据访问请求当作是独立的事件。实际上，数据请求并非完全随机，而是由用户或程序的行为驱动的，不同的用户或程序存在不同的访问模式。LS（Last Successor）模型简单，但非常有效，然而它的预测结果严重依赖于用户或程序的访问顺序。提出了ULNS（User-based Last N Successors）文件预测模型，利用用户信息来提高预测精确度，并综合LS模型来改进算法的可适用度。实验结果表明，该预测模型具有较好的整体性能。

英文摘要：

Most systems treat each data request as an independent event.In fact,such requests are driven by users or programs behavior,and are therefore far from random.There are different access patterns with different users or programs.LS（Last Successor） model is simple,but very available.However,its predictive results strongly depend on access order of users or programs.This paper presents ULNS（User-based Last N Successors） file prediction model,which utilizes user information to improve its accuracy.And also,it synthesizes LS model to extend its applicability.Experimental results show that the proposed prediction model has better overall performances.

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