一种边缘热对象缓存准入方法

本发明提供了一种边缘热对象缓存准入方法，涉及信息技术领域，本发明构建了时序模型，所述时序模型包括特征映射、多对象时间编码、LSTM和注意力网络，对时序模型进行有监督训练，得到训练完成的时序模型，其中，本发明通过多对象时间编码方法实现了对请求序列的位置编码，使算法能够学习访问序列的两级序列特征，显著提高模型的学习能力。本发明设置了缓冲区，将准入对应的目标请求插入热对象缓存，创建影子请求对象插入热对象缓存，进而分别计算相应的奖励，并基于状态、准入决策和奖励，对训练完成的时序模型进行半在线强化学习，通过模智能体决策过程，使模型可以长期稳定最大化累计奖励，显著提高热对象缓存的命中率等指标。