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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种租户缓冲区管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118466850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410768359.7，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种租户缓冲区管理方法及系统是由刘玉葆;张森设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种租户缓冲区管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种租户缓冲区管理方法及系统，包括获取当前时间间隔策略学习率和多个租户的缓冲区数据；判断目标租户页面请求的目标页面是否位于目标租户的缓冲区；若不位于，采用多个租户的缓冲区数据、目标租户的缓冲区数据与预置比例阈值进行比对，生成比对结果并判断比对结果是否符合预置淘汰用户条件；若符合，则根据多个租户的缓冲区数据，确定淘汰租户并采用预置强化学习策略和当前时间间隔策略学习率对淘汰租户的缓冲区进行管理，确定第一目标缓冲区；若不符合，则采用预置强化学习策略和当前时间间隔策略学习率对目标租户的缓冲区进行管理，确定第二目标缓冲区；解决了现有的缓冲区管理技术无法对缓冲区进行精确控制的技术问题。

本发明授权一种租户缓冲区管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种租户缓冲区管理方法，其特征在于，包括： 响应目标租户页面请求，获取当前时间间隔策略学习率和多个租户的缓冲区数据； 判断所述目标租户页面请求的目标页面是否位于目标租户的缓冲区； 若所述目标页面不位于所述目标租户的缓冲区，采用多个所述租户的缓冲区数据、所述目标租户的缓冲区数据与预置比例阈值进行比对，生成比对结果并判断所述比对结果是否符合预置淘汰用户条件； 若所述比对结果符合所述预置淘汰用户条件，则根据多个所述租户的缓冲区数据，确定淘汰租户并采用预置强化学习策略和所述当前时间间隔策略学习率对所述淘汰租户的缓冲区进行管理，确定第一目标缓冲区； 若所述比对结果不符合所述预置淘汰用户条件，则采用所述预置强化学习策略和所述当前时间间隔策略学习率对所述目标租户的缓冲区进行管理，确定第二目标缓冲区； 所述响应目标租户页面请求，获取当前时间间隔策略学习率和多个租户的缓冲区数据的步骤之前，包括： 按照预置时间间隔获取历史时间间隔数据和当前时间间隔缓存命中率，其中，所述历史时间间隔数据包括历史时间间隔策略学习率和历史时间间隔缓存命中率； 基于所述历史时间间隔策略学习率，确定历史时间间隔策略学习率差值； 对所述当前时间间隔缓存命中率和所述历史时间间隔缓存命中率进行差值运算，确定缓存命中率差值； 当所述缓存命中率差值为零时，判断所述当前时间间隔缓存命中率和所述历史时间间隔策略学习率差值是否满足预置计数条件； 若满足，则将所述历史时间间隔策略学习率作为当前时间间隔策略学习率，并实时统计未更新学习率次数； 当所述未更新学习率次数大于预置未更新阈值时，基于预置学习率范围对所述历史时间间隔策略学习率进行重置，确定当前时间间隔策略学习率； 当所述缓存命中率差值不为零时，判断所述缓存命中率差值和所述历史时间间隔策略学习率差值的乘积值是否大于等于零； 若是，则将预置第一标签值和所述缓存命中率差值代入预置学习率更新公式，计算当前时间间隔策略学习率，并将所述未更新学习率次数置零； 若否，则将预置第二标签值和所述缓存命中率差值代入预置学习率更新公式，计算当前时间间隔策略学习率，并将所述未更新学习率次数置零； 其中，预置学习率更新公式，具体为： lt＝max10-3,l{t-1}+sign*|l{t-1}*D{LR}|； 其中，lt为当前时间间隔策略学习率；l{t-1}为第一历史时间间隔策略学习率；D{LR}为历史时间间隔策略学习率差值；max·为最大值函数；sign为预置标签值。

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