基于闪存的固态硬盘(Solid State Driver,SSD)已成为目前广泛使用的一种持久存储设备.但是由于闪存不对称的I/O特性以及价格因素,SSD还不能完全取代传统硬盘(Hard Disk Driver,HDD).因此,由SSD和HDD组成的混合存储系统逐步成为目前研究...基于闪存的固态硬盘(Solid State Driver,SSD)已成为目前广泛使用的一种持久存储设备.但是由于闪存不对称的I/O特性以及价格因素,SSD还不能完全取代传统硬盘(Hard Disk Driver,HDD).因此,由SSD和HDD组成的混合存储系统逐步成为目前研究的重点.文中针对SSD和HDD混合存储问题,提出了一个时间敏感的混合存储模型用来有效地利用SSD.该模型把SSD和HDD作为同级的存储设备,结合数据页的访问次数以及访问热度实现对页面的准确分类和分配,即将读倾向负载的hot页面分配到SSD存储,写倾向负载的页面或者cold页面分配到HDD存储,从而利用SSD和HDD不对称的I/O特性来降低系统总的I/O延迟.作者分别在基于高端SSD和中端SSD的混合存储系统上实现了提出的混合存储模型,并进行了性能评测.实验结果显示,作者提出的模型可以实现对数据页更准确的分类,可以有效地降低页面迁移代价,在较少的SSD存储条件下取得了显著的性能提升.展开更多
推荐系统的准确度经常受到各类偏差的影响,流行度偏差是影响推荐准确度的重要因素之一。传统的纠偏方法主要基于项目属性,通过引入惩罚因子来抑制热门项目的推荐,未考虑用户兴趣和时间的影响。针对此问题,提出了基于项目流行度和用户动...推荐系统的准确度经常受到各类偏差的影响,流行度偏差是影响推荐准确度的重要因素之一。传统的纠偏方法主要基于项目属性,通过引入惩罚因子来抑制热门项目的推荐,未考虑用户兴趣和时间的影响。针对此问题,提出了基于项目流行度和用户动态兴趣的自适应纠偏方法(Adaptive Popularity and Dynamic Interest,APDI)。结合因果图从项目流行度和用户个性化两个方面综合分析影响流行度偏差的主要因素,根据项目质量、从众效应、用户兴趣对时间的敏感度不同,计算相应时间间隔内项目流行度与用户动态兴趣的综合评分,更加有效地降低流行度偏差;通过指数加权移动平均的方法,根据时间衰减程度对用户当前兴趣的影响来计算用户兴趣评分,以捕捉用户的短期兴趣偏好。在3个真实数据集上验证了所提方法的有效性,实验结果表明,APDI有效提高了推荐的准确度、召回率和归一化折损累计增益。展开更多
文摘基于闪存的固态硬盘(Solid State Driver,SSD)已成为目前广泛使用的一种持久存储设备.但是由于闪存不对称的I/O特性以及价格因素,SSD还不能完全取代传统硬盘(Hard Disk Driver,HDD).因此,由SSD和HDD组成的混合存储系统逐步成为目前研究的重点.文中针对SSD和HDD混合存储问题,提出了一个时间敏感的混合存储模型用来有效地利用SSD.该模型把SSD和HDD作为同级的存储设备,结合数据页的访问次数以及访问热度实现对页面的准确分类和分配,即将读倾向负载的hot页面分配到SSD存储,写倾向负载的页面或者cold页面分配到HDD存储,从而利用SSD和HDD不对称的I/O特性来降低系统总的I/O延迟.作者分别在基于高端SSD和中端SSD的混合存储系统上实现了提出的混合存储模型,并进行了性能评测.实验结果显示,作者提出的模型可以实现对数据页更准确的分类,可以有效地降低页面迁移代价,在较少的SSD存储条件下取得了显著的性能提升.
文摘推荐系统的准确度经常受到各类偏差的影响,流行度偏差是影响推荐准确度的重要因素之一。传统的纠偏方法主要基于项目属性,通过引入惩罚因子来抑制热门项目的推荐,未考虑用户兴趣和时间的影响。针对此问题,提出了基于项目流行度和用户动态兴趣的自适应纠偏方法(Adaptive Popularity and Dynamic Interest,APDI)。结合因果图从项目流行度和用户个性化两个方面综合分析影响流行度偏差的主要因素,根据项目质量、从众效应、用户兴趣对时间的敏感度不同,计算相应时间间隔内项目流行度与用户动态兴趣的综合评分,更加有效地降低流行度偏差;通过指数加权移动平均的方法,根据时间衰减程度对用户当前兴趣的影响来计算用户兴趣评分,以捕捉用户的短期兴趣偏好。在3个真实数据集上验证了所提方法的有效性,实验结果表明,APDI有效提高了推荐的准确度、召回率和归一化折损累计增益。
