本发明提供的一种强化学习驱动的网络地图区域聚类预取方法,同一区域内的瓦片小文件合并为区域聚类大文件,建立强化学习驱动的网络地图区域聚类预取模型,模型将记录统计的热点区域和区域空间关系加入Q学习参数中,Q值最大的方向对应的区域为对应预取区域。本发明通过对网络地图用户请求区域的缓存,提高对网络地图服务器缓存空间的利用率,网络地图数据以区域聚类大文件的形式缓存和预取,提高了瓦片的缓存和预取质量,结合网络地图自身的特点和历史访问记录,实时动态预测网络地图未来的热点区域并缓存,实现了一种主动大规模高效预取,动态更新且预测准确,能够提高网络地图服务器的性能。
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