摘要
本申请实施例提供了一种缓存管理方法、装置、电子设备及介质,涉及数据存储技术领域,本申请实施例的技术方案包括:针对缓存中的评论,获取评论的第一多维属性,以及评论所属视频的第二多维属性,再基于第一多维属性和第二多维属性,利用预先训练的分类模型,得到评论的分类概率,其中分类概率表示当前时刻与评论下一次展示时刻之间的时间差小于或等于预设时间差的概率。之后依据分类概率与存储时长之间的预设映射关系,将评论的分类概率映射的存储时长,作为评论的过期时长。在缓存的已用存储空间达到预设阈值时,基于缓存中各评论的被缓存时刻和过期时长,选择缓存中需要删除的评论,并将选择的评论从缓存中删除。实现了提高缓存资源的利用率。
技术关键词
时间差
特征值
缓存管理方法
强化学习模型
样本
视频
频率
缓存管理装置
数据存储技术
编码
通信接口
电子设备
可读存储介质
存储器
生成参数
处理器
关系
文本
时间段
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环境感知数据
智能限速方法
限速模型
电单车
机器学习算法
电厂深度调峰
数据存储模块
大数据
算法模块
对接模块
样本
场景
识别模型训练方法
深度神经网络
号码识别方法
融合机器学习
评分预测模型
鲜烟叶
模型解释方法
机器学习方法