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     唐纳德·肖指出,受众在议题判断时会产生一致性倾向,某些议题确实比其他议题更容易进入公众的视野,引发一系列反应。但同时互联网出现之后受众获得了更多渠道的赋权,互联网的本质是“连接一切”,这改变了以往大众传媒时代由少数人集中掌握信息的模式,大众开始主动地利用网络建构自己的议程,如由美国社交网站上一名用户上传的一张裙子图片,引发了在该网站2500万的话题点击量以及世界范围内网民的讨论,并得到BBC等主流媒体相继。大众传媒时代的观看仍在继续,但受众的自由选择也越来越多,话题的建构以及议程的设置不再是传统大众媒介的专利,一个不经意的小点便可引发网络世界全民的狂欢。《连线》杂志的前主编克里斯·安德森在《长尾理论》中论述道,“尽管我们仍然对大热门着迷,但他们的经济力量已难比当年...那些反复无常的消费者们...分散到了四面山东师范大学43八方,因为市场已经分化成了无数个不同的领域。”面对更为精细化的消费需求,这些分散于不同领域的小众群体对于信息的性要求更为突出。
     目前,适用于移动社交网络的缓存优化机制主要基于以下三个方面:基于用户缓存空间队列管理、基于网络中内容动态属性和基于用户间协作。下面对这三个方面的缓存优化机制进行介绍。基于用户缓存空间队列管理基于用户缓存空间队列管理的缓存优化机制,其核心思想在于当用户缓存溢出或没有足够的缓存空间存储网络中新到来的内容时,按照一定的规则,用户直接丢弃缓存空间队列中的部分内容,从而为新到来的内容留出缓存空间。(1)DF缓存优化机制依据内容先进先出原则,率先丢弃到达的内容,为后面到达的内容预留足够的存储空间。
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