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為了實現在線海量數據的高效存儲與訪問，在內存云分級存儲架構下，提出一種基于數據重要性的遷移模型（ MMDS）。首先，通過數據本身的大小、時間重要性、用戶訪問總量等因素對數據本身的重要性進行計算；其次，采用推薦系統中相似用戶和PageRank算法中的重要性排名思想對數據的潛在價值進行評估，數據重要性和潛在價值共同決定了數據的重要程度；然后基于數據的重要性，設計了數據遷移機制。實驗結果表明：該模型能夠識別出數據的重要程度并分級放置數據，相比最近最少使用（ LRU）、最近最不常用（LFU）、基于價值評估的數據遷移（MSDV）等算法，提高了存儲系統的數據訪問命中率。該模型能夠緩解部分存儲壓力，數據訪問性能也有了一定的提高。
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