【摘 要】
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针对命名数据网转发信息库快速检索差异化名称数据、高效存储转发信息和有效支持最长名称前缀匹配机制的需求和挑战,提出了基于神经网络的命名数据网学习型FIB整体方案,称L-F
【出 处】
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天津大学学报:自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602346).
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针对命名数据网转发信息库快速检索差异化名称数据、高效存储转发信息和有效支持最长名称前缀匹配机制的需求和挑战,提出了基于神经网络的命名数据网学习型FIB整体方案,称L-FIB.首先,介绍了L-FIB的索引结构LearningTree,通过使用塔式两级神经网络模型学习索引内容在存储器中的分布情况,实现更均匀的数据映射,降低映射冲突,提高存储效率.其次,研究了L-FIB的存储结构和名称数据检索算法,片内高速存储器部署多个与不同名称前缀组件数相对应的索引结构Learning Tree,片外低速存储器部署多个与索引
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