航班搜索引擎动态缓存策略研究

发布时间：2017-04-12 05:00

  本文关键词：航班搜索引擎动态缓存策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国经济的飞速发展,国内民航市场也迎来了蓬勃的发展。越来越多的旅客将飞机作为自己长途旅行工具的首选。同时伴随着互联网技术的成熟,各大航空公司纷纷搭建了自己的官方网站,并通过官方网站向用户提供机票查询和预订服务。互联网机票比价平台也如雨后春笋般涌现,大大方便了旅客的出行。由于互联网服务的便捷,互联网渐渐取代传统的机票预订渠道成为旅客查订机票的首选平台。各家航空公司为了应对日渐增长的用户查询流量,纷纷加大对官方网站建设的投入,以提供给用户最好的使用体验,在与其他航空公司的竞争中取得优势。在此背景下,航班查询缓存技术开始引起了业界的关注。这项技术可以带来诸多的便利,一方面它可以在不改变现有后台系统架构的前提下,有效地应对激增的查询流量,降低航空公司的运营成本。另一方面,它可以加快对用户查询的响应速度,提高用户的使用体验。缓存一致性算法是缓存策略研究中的主要议题。在本文中我们提出了三种基于TTL(缓存有效时间,Time-to-Live)机制的动态缓存策略。首先,我们构建了缓存有效时间与查询错误率之间的数学模型,并由此得到缓存有效时间的解析表达式,作为我们的解析TTL模型。然后,我们从查询条件中抽取了若干特征,并利用线性回归模型来预测TTL值,由此建立了线性回归TTL模型。最后,我们进一步设计了自适应TTL模型,该模型根据已过期的查询缓存结果是否依然有效来实时动态调整当前的TTL值。本文在某航空公司官方网站的真实查询数据集上进行了实验,并与传统搜索引擎领域中使用的固定TTL缓存模型进行了对比。实验结果表明固定TTL这样的静态缓存模型并不适用于在线航班搜索问题,本文提出的动态缓存策略能更好地抓住航班查询结果变化的规律,在保证更低的查询错误率的同时,还能有效降低到达后台的冗余查询。因此,本文提出的动态缓存策略将可以帮助航空公司缓解后台服务压力、降低运营成本、提升市场竞争力。
【关键词】：航班查询 缓存一致性 缓存有效时间 动态缓存
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.092;TP391.3
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的与意义11-12
• 1.3 研究现状12-14
• 1.3.1 强缓存一致12-13
• 1.3.2 弱缓存一致13-14
• 1.4 主要研究内容14-15
• 1.5 论文组织结构15-16
• 2 相关理论基础16-31
• 2.1 万维网缓存系统概述16-24
• 2.1.1 理想万维网缓存系统的特性18-19
• 2.1.2 缓存架构19-21
• 2.1.3 缓存替换算法21-22
• 2.1.4 缓存路由22-24
• 2.2 回归学习预测方法概述24-30
• 2.2.1 线性回归概述25-27
• 2.2.2 支持向量回归概述27-30
• 2.3 本章小结30-31
• 3 航班查询结果变化规律分析31-40
• 3.1 实验数据集概述31-34
• 3.1.1 原始数据概述31
• 3.1.2 数据结构化31-32
• 3.1.3 数据过滤32-34
• 3.2 航班查询结果变化概述34-35
• 3.3 航班查询结果变化规律分析35-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 航班搜索引擎动态缓存策略40-50
• 4.1 基本定义40-41
• 4.2 缓存一致性算法研究41-48
• 4.2.1 解析TTL模型42-45
• 4.2.2 线性回归TTL模型45-47
• 4.2.3 自适应TTL模型47-48
• 4.3 本章小结48-50
• 5 实验及结果分析50-61
• 5.1 实验方法概述50-52
• 5.2 实验评价指标52-53
• 5.2.1 查询错误率52
• 5.2.2 查询冗余率52-53
• 5.3 缓存一致性算法实验53-59
• 5.3.1 固定TTL模型实验53
• 5.3.2 解析TTL模型实验53-54
• 5.3.3 线性回归TTL模型实验54-55
• 5.3.4 自适应TTL模型实验55-57
• 5.3.5 缓存策略比较57-59
• 5.4 本章小结59-61
• 6 结论61-64
• 6.1 工作总结61-62
• 6.2 不足与展望62-64
• 参考文献64-69
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果69-71
• 学位论文数据集71

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本文编号：300724