Medan minnet av de flesta maskiner är organiserat som en hierarki, programdata läggs ut i ett enhetligt adressutrymme. I detta dokument definieras en modell för referensaffinitet, som mäter hur nära en grupp av data nås tillsammans i ett referensspår. Det bevisar att modellen ger en hierarkisk partition av programdata. Högst upp är uppsättningen av alla data med den svagaste affiniteten. Längst ner finns varje dataelement med den starkaste affiniteten. Baserat på den teoretiska modellen presenterar tidningen k-distansanalys, ett praktiskt test för den hierarkiska affiniteten hos källnivådata. Vid användning för matrisomgruppering och strukturdelning överträffar k-distansanalys konsekvent dataorganisationer som ges av programmeraren, kompilatoranalys, frekvensprofilering, statistisk klusterbildning och alla andra metoder som vi har provat.
Zhong m.fl. definierad referensaffinitet och använt en heuristisk kallas k-distansanalys i strukturdelning och array omgruppering REF.
Array regrouping and structure splitting using whole-program reference affinity
{'venue': "PLDI '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}