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上下文缓存是减少上下文信息访问开销、降低信息传输数量、缓解连接中断引起的程序不可用性的有效途径．面向推理的上下文缓存置换算法CORA的目标是使上下文缓存达到较高命中率，有效节省普适计算中传输上下文的开销．CORA采用状态空间对低级上下文到高级上下文的推理进行建模，对各种上下文推理方法具有普遍适用性．CORA算法分为两个部分：1）在缓存端，该算法计算低级上下文的访问概率和预计失效时间，获得数据的缓存价值，作为上下文缓存置换的依据，以提高缓存的命中率；2）在传感器端设置相应的可变化范围，当传感器读数超出该范围