【摘 要】
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决I/O之间的频繁关联性是存储系统中普遍存在的现象.这种数据块之间的频繁关联性,在改善存储系统的数据布局、优化访问数据的预取策略等方面具有重要意义.传统的频繁关联序列
【机 构】
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暨南大学科学技术信息学院计算机科学系,广州,510632暨南大学科学技术信息学院计算机科学系,广州510632;中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,北京100190;
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决I/O之间的频繁关联性是存储系统中普遍存在的现象.这种数据块之间的频繁关联性,在改善存储系统的数据布局、优化访问数据的预取策略等方面具有重要意义.传统的频繁关联序列挖掘算法没有考虑数据的时间局部性,不能够有效地挖掘出块I/O之间的频繁关联性.本文提出了一种关联强化窗口下的可时间局部感知的apriori改进算法来挖掘块I/O之间的频繁关联序列.此外,本文还对支持度达不到阈值却又不容忽视的次频繁关联序列进行了挖掘,与频繁序列形成优势互补.实验中利用了三个真实的Trace对该算法进行评估.实验结果表明改进后的apriori算法更适合于挖掘决I/O数据流的频繁和次频繁关联序列.而且,该算法弥补了传统的频繁关联序列挖掘算法对具有时间敏感性的类流数据进行关联挖掘的缺陷.另外,相比较于apriori算法,该算法的时间效率更高.
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