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CDN的缓存策略对互联网应用的服务质量起着重要作用。针对传统的缓存策略通常仅考虑用户访问行为热度的情况,为了进一步优化缓存配置,提出通过挖掘用户评论中的文字信息来改善CDN的内容缓存替换策略。提出的方法在用户访问行为的基础上,融合用户基于文字评价的情感信息进行建模,并采用深度卷积神经网络对用户评论情感程度进行量化分析。实验结果表明,提出的CDN内容缓存替换方法在本地命中率方面较传统方法有很大程度的提高。