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近年，Twitter や Facebook などの SNS (Social Network Service) の普及に伴い，スマホからアップされた写真を様々なサービスに活用する MCP (Mobile Crowd Photographing) が広く用いられている. MCPにおいては，ネットワーク上に数千万枚以上の画像がアップされる一方，ユーザの要求する画像に厳密に一致する画像を配信する必要性は低いため，いかにして所望の画像に近い画像を配信できるかが重要である.画像の配信には CDN やエッジキャッシュなど，キャッシュサーバから配信される機会が多い.キャッシュの容量は限られているため，容量を超過するとき，キャッシュに残す画像を選択するキャッシュ置換法が必要である.そこで本稿では，キャッシュ内に存在する他の画像との類似度が最大の画像から優先的に削除するキャッシュ置換法を提案する.キャッシュ内における画像の類似度に基づいて画像データをグループ分けすることで，類似度計算に要する時間を抑制し，また人気度も考慮することでキャッシュヒット率の向上を目指す.代表的なキャッシュ制御法である LRU (Least Recently Used) と FIFO (First In First Out) と性能を比較し，提案方式の有効性を示す.
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