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基于流行度的自适应Web预测模型
引用本文:石磊,孙永强,卫琳. 基于流行度的自适应Web预测模型[J]. 计算机应用, 2008, 28(3): 553-557
作者姓名:石磊  孙永强  卫琳
作者单位:河南省信息网络重点开放实验室,郑州,450052;郑州大学,信息工程学院,郑州,450001;河南省信息网络重点开放实验室,郑州,450052;郑州大学,信息工程学院,郑州,450001;河南省信息网络重点开放实验室,郑州,450052;郑州大学,信息工程学院,郑州,450001
基金项目:国家自然科学基金 , 河南省信息网络重点实验室开放基金项目
摘    要:目前基于局部匹配预测(PPM)模型的研究关注的焦点是在保证预测精度的前提下,尽量缩减PPM的空间占用,但缺乏自适应动态更新机制,难以实现在线预取。针对Web访问特点,提出了基于流行度的自适应预测模型。该模型的核心是基于Web对象流行度的PA PPM预取算法,通过模型构造、模型预测和模型更新三个过程实现了动态自适应的Web预取。讨论并实现了确定性上下文预测,最优阶估算以及上下文LRU替换策略等功能。在Web缓存与预取一体化条件下的实验表明,该模型具有较高的性能,适用于在线预取。

关 键 词:预取  局部匹配预测  自适应  最优阶估算
文章编号:1001-9081(2008)03-0553-05
收稿时间:2007-09-17
修稿时间:2007-11-28

Adaptive Web prediction model based on popularity
SHI Lei,SUN Yong-qiang,WEI Lin. Adaptive Web prediction model based on popularity[J]. Journal of Computer Applications, 2008, 28(3): 553-557
Authors:SHI Lei  SUN Yong-qiang  WEI Lin
Affiliation:SHI Lei1,2,SUN Yong-qiang1,WEI Lin1,2(1.Henan Provincial Key Laboratory on Information Network,Zhengzhou Henan 450052,China,2.School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou Henan 450001,China)
Abstract:The current research of Prediction by Partial Match(PPM)model generally focuses on the reduction of space complexity of the model under the condition of guaranteeing the prediction accuracy.But most of the studies lack the adaptive mechanism,which is requisite in on-line systems.In terms of Web access characteristics,popularity based adaptive PPM prediction model(PA PPM)was proposed,whose core was prefetching algorithm based on Web objects' popularity.PA PPM actualized dynamic adaptive Web prefetching by th...
Keywords:prefetching  Prediction by Partial Match(PPM)  adaptive  optimal order estimation  
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