【摘 要】
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已有的LRFU（Least Recency Frequency Used）自适应算法在实际应用中根据经验调整λ值,缺乏对访问局部性强弱的量化分析,因而其可适用的访问模式有限.该文首先建立基于K阶马尔可
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已有的LRFU（Least Recency Frequency Used）自适应算法在实际应用中根据经验调整λ值,缺乏对访问局部性强弱的量化分析,因而其可适用的访问模式有限.该文首先建立基于K阶马尔可夫链（K→∞）的局部性定量分析模型,在访问过程中根据统计信息实时量化局部性特征.然后以此分析模型为基础设计自适应替换算法LA-LRFU（Locality-Aware LRFU）,随着访问特征的变化动态调整参数λ.最后应用Trace仿真对算法进行测试.实验结果显示,针对多种访问模式,LA-LRFU均可显著提高C
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