资料下载
×
借助长短期记忆网络预测文件访问热度预测
消耗积分:0 |
格式:pdf |
大小:1.58 MB |
2021-03-12
分享资料个
高能物理计算是典型的数据密集型计算，其主要采用基于文件的分级存储方案，根据访问热度的不同将数据存储于不同性能的存储设备上，然而当前数据热度预测采用基于人工经验的启发式算法，准确率较低。提出种借助长短期记忆网络预测文件未来访问热度的方法，包括网络结构设计、训练和预测算法等。该方法通过划分动态时间窗口构造文件访问特征的时序序列，预测不同数据的访问趋势。在 LHAASO高能物理实验数据集上的实验结果表明，与SⅥM、MLP等算法相比，该方法预测准确率提升了30%左，具有更强的适用性。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
