一种基于社交关系的移动缓存替换算法

摘要

近年来移动互联网尤其是Android平台和iOS平台的兴起,移动应用的数量出现了爆炸式增长.这些移动应用中,用户可以发布数据或浏览其他用户发布的数据,由此产生了大量用户生成的数据.当手机使用者想要浏览这些由其他用户生成的数据时,每次都向服务器请求数据的做法是不可取的,比较合适的方法是使用缓存技术将部分数据缓存在移动端,以此来降低数据的请求频率,减小无线网络带宽压力,提升用户体验.传统的缓存技术更多关注的是缓存的访问频率、最近访问时间等因素,但是很少关注数据生成用户之间的社交关系.在存在用户关系的移动网络中,用户相关数据的请求与用户之间的社交关系紧密联系.结合用户之间的社交关系、最近最久访问时间以及缓存中每块数据的大小,提出了一种基于社交关系的移动缓存替换算法.该算法综合计算数据的最近最久访问时间、数据产生用户与使用者之间的亲密值以及缓存占用存储空间的大小,在需要时进行缓存替换.实验证明在移动社交网络中,基于社交关系的缓存替换策略可以提高缓存命中率,使用户获得更好的体验.