Die unten gezeigte UpdateEntityAsync-Methode veranschaulicht, wie ein Objekt im Cache ungültig wird, wenn der Wert von der Anwendung geändert wird. Der Code aktualisiert den ursprünglichen Datenspeicher und entfernt dann das zwischengespeicherte Element aus dem Cache. Eine Anwendung kann die Funktionalität des Durchlesens zwischenspeichern emulieren, indem sie die Cache-Aside-Strategie implementiert. Diese Strategie lädt Daten bei Bedarf in den Cache. Die Abbildung veranschaulicht die Verwendung des Cache-Aside-Musters zum Speichern von Daten im Cache. Saisonale Nachfrage:Einige Dienstleistungen haben keine ganzjährige Nachfrage; sie können nur zu einem bestimmten Zeitpunkt erforderlich sein. Die Jahreszeiten auf der ganzen Welt sind sehr vielfältig. Saisonale Anforderungen stellen Serviceorganisationen viele Probleme dar, wie z. B. Leerlauf der Kapazität, Fixkosten und Mehrausgaben für Marketing und Werbeaktionen. Zu den Strategien, die von Unternehmen zur Überwindung dieser Hürde eingesetzt werden, gehört die Pflege der Gewohnheit des Serviceverbrauchs der Kunden, um die Nachfrage unsaisonal zu machen, oder die Anerkennung von Märkten in anderen Teilen der Welt während der Nebensaison.

Dies bietet daher die Möglichkeit, verschiedene Märkte mit der entsprechenden Saison in verschiedenen Teilen der Welt anzusprechen. Zum Beispiel kommt der Bedarf an Weihnachtskarten einmal im Jahr. Oder die saisonalen Früchte in einem Land. Wenn eine Anwendung Informationen aktualisiert, kann sie der Schreibstrategie folgen, indem sie die Änderung am Datenspeicher vornimmt und das entsprechende Element im Cache ungültig macht. In letzter Zeit haben Forschungen auf Smartphones Aufmerksamkeit erhalten, weil die breite potenzielle Anwendungen. Eines der interessanten und nützlichen Themen ist das Mining und die Vorhersage des Nutzungsverhaltens der Benutzer für mobile Anwendungen (App). Mit immer mehr Apps, die auf dem Smartphone der Benutzer installiert sind, können die Benutzer viel Zeit darauf verwenden, die Apps zu finden, die sie verwenden möchten, indem sie den Bildschirm streichen. App-Vorhersagesysteme profitieren von der Reduzierung der Such- und Startzeit, da die Apps, die gestartet werden können, im Speicher vorladen können, bevor sie tatsächlich verwendet werden.

Obwohl einige frühere Studien zum Problem der App-Nutzungsanalyse vorgeschlagen worden waren, empfehlen sie Apps für Benutzer nur basierend auf den Häufigkeiten der App-Nutzung. Wir sind der Ansicht, dass die Beziehung zwischen den Anforderungen der App-Nutzung und dem jüngsten räumlichen und zeitlichen Verhalten der Nutzer stark sein kann. In diesem Artikel schlagen wir Spatial and Temporal App Recommender (STAR) vor, ein neuartiges Framework, um die Apps für mobile Benutzer unter einer Smartphone-Umgebung vorherzusagen und zu empfehlen.