一种基于频繁项挖掘的大量小文件动态合并算法

分析了当前社交网络中大量小文件数据特点，将访问日志与数据挖掘相结合，提出了一种基于频繁项挖掘的大量小文件动态合并算法．此算法实现小文件动态合并，解决了合并文件的一致性问题，从而预测用户下一步的访问，为预取小文件做引导，提高预取的命中率．针对预取和缓存的文件过多的特点，设计了一种新的含循环单链表的缓存置换算法优化缓存内容．通过实验证明，该算法大量小文件动态合并性能优于已有的算法