一种基于深度强化学习文件价值算法的文件存储方法

    公开(公告)号:CN118605807A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410743159.6

    申请日:2024-06-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习文件价值算法的文件存储方法,属于文件存储技术领域,包括以下步骤:基于系统收集的用户在操作文件时产生的行为数据,通过深度强化学习文件价值算法动态计算每个文件的价值分数;文件的价值分数高于设置的阈值时,将其存储于本地存储中,当文件的价值分数低于阈值时,将其存储于云端存储中。本发明通过分析影响文件价值的关键属性信息,使用深度强化学习方法对文件价值判断问题进行建模,以文件的存储开销和秒传成功率作为奖励函数,训练强化学习算法,自动化的实现文件价值算法设计与优化,能够帮助云服务提供商合理的选择文件存储位置,适应场景变化,减少访存延迟,提升用户体验。

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