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基于流行度的自适应Web预测模型
被引量：
1
1
作者
石磊
孙永强
卫琳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期553-557,共5页
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...
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PAPPM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。
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关键词
预取
局部匹配预测
自适应
最优阶估算
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题名
基于流行度的自适应Web预测模型
被引量：
1
1
作者
石磊
孙永强
卫琳
机构
河南省信息网络重点开放实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期553-557,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472044)
河南省信息网络重点实验室开放基金项目资助项目(2006)
文摘
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PAPPM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
Keywords
prefetching
Prediction by Partial Match （PPM）
adaptive
optimal order estimation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流行度的自适应Web预测模型
石磊
孙永强
卫琳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
1
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