[發(fā)明專利]一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的分布式緩存系統(tǒng)Memcached的改進方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710606649.1
• 申請日: 2017-07-24
• 公開（公告）號: CN107426315B
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設計）人: 金仙力;趙興旺
• 申請（專利權(quán)）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06N3/08
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 李吉寬

1.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的分布式緩存系統(tǒng)Memcached的改進方法，其特征在于包含以下步驟：

S1：初始化HC Model，當分布式緩存系統(tǒng)Memcached系統(tǒng)啟動時，HC Model也隨即加載完成，HC Model由Memcached中的兩個隨機的節(jié)點組成，其中指定一個節(jié)點為熱點服務器，存儲熱點對象的鍵值與路由信息；指定另一個為冷點服務器，存儲暫時回收的鍵值和路由信息，在初始化HC Model時，HC Model 中的熱點數(shù)據(jù)服務器節(jié)點與冷點數(shù)據(jù)服務器節(jié)點均為空；

S2：利用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器訓練樣本數(shù)據(jù)，并得到分類依據(jù)，所述三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器包含輸入層、一個或多個隱含層和輸出層，層與層之間全互聯(lián)，同層節(jié)點之間沒有任何耦合，并且每一層節(jié)點的輸出只影響下一層節(jié)點的輸出，輸入層節(jié)點的個數(shù)取輸入向量的維數(shù)，輸出節(jié)點的個數(shù)取輸出向量的維數(shù)，隱含層節(jié)點個數(shù)尚無確定的標準，需經(jīng)過反復試湊的方法取得最終結(jié)果，訓練樣本數(shù)據(jù)的具體過程為：首先準備樣本數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)中含有相同時間內(nèi)訪問次數(shù)多的熱點數(shù)據(jù)樣本與訪問次數(shù)相對較少的冷點數(shù)據(jù)樣本；在網(wǎng)絡訓練階段，使用樣本數(shù)據(jù)投入三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器中訓練，并得到分類結(jié)果，由于神經(jīng)網(wǎng)絡分類器采用二分類BP網(wǎng)絡，其輸出只有+1、0、-1三種值，+1與-1對應的輸入類別即為該分類器所能區(qū)分的類別，對于結(jié)果0則表示該分類器不關注這些輸入類；最后三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器可以使用樣本數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡訓練階段訓練好分類器，并依靠訓練好的分類器預測未來的熱點與冷點數(shù)據(jù)對象；

S3：將實際數(shù)據(jù)輸入訓練成功的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，產(chǎn)生熱點數(shù)據(jù)對象與冷點數(shù)據(jù)對象，通過三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器訓練樣本得到的誤差相對較小的分類器進行緩存數(shù)據(jù)的劃分，將真實緩存數(shù)據(jù)加載至訓練好的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器中，得到劃分成功的熱點數(shù)據(jù)與冷點數(shù)據(jù)；

S4：裝載HC Model的真實數(shù)據(jù)，即將熱點與冷點數(shù)據(jù)對象裝載至對應服務器節(jié)點，將產(chǎn)生的熱點數(shù)據(jù)對象裝載至熱點數(shù)據(jù)服務器節(jié)點,冷點數(shù)據(jù)對象裝載至冷點數(shù)據(jù)服務器節(jié)點，此時HC Model的數(shù)據(jù)分類工作已經(jīng)完成，隨著時間的推移，后期的熱點數(shù)據(jù)對象服務器節(jié)點與冷點數(shù)據(jù)對象服務器節(jié)點的數(shù)據(jù)交換則按照其他特定算法進行，熱點數(shù)據(jù)服務器與冷點數(shù)據(jù)服務器之間的數(shù)據(jù)對象交換時，當熱點對象發(fā)生改變，不再被經(jīng)常查詢，熱點服務器會發(fā)送其鍵值和路由信息至冷點服務器，并淘汰對應熱點對象，此時這部分對象由熱點對象轉(zhuǎn)換為冷點對象，當再次訪問到熱點服務器中沒有的對象時，先訪問冷點服務器，如果冷點服務器中存儲著該對象，則調(diào)回至熱服務器，若熱點數(shù)據(jù)服務器與冷點數(shù)據(jù)服務器中都沒有該對象，則從分布式的剩余節(jié)點中查找讀取數(shù)據(jù)，若隨著時間推移，冷服務器中存儲的冷點對象已滿，則采用特定算法淘汰合適的對象。