基于核密度的热数据识别

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本文提出一种基于核密度函数的新型热数据识别机制（HDI-KDF），用于提升NAND闪存系统的性能。该机制通过监控读写操作，利用核密度估计构建数据访问的概率分布模型，初步判断数据冷热状态，并结合热度函数精确识别热数据。相比传统方法，HDI-KDF减少了内存开销，避免了计数器和布隆过滤器带来的高存储消耗与误判问题。实验结果显示，该机制在不同读写负载下均显著降低了错误识别率和内存占用，适用于资源受限的嵌入式设备。该方法有效提升了垃圾回收效率与磨损均衡性，延长了闪存寿命，为闪存管理系统提供了新的优化思路。