基于频繁的Markov链预测模型

• 作者: 张大方 闫永权
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 预取 马尔可夫模型 频繁模式树
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 41-43,46
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.03.010

摘要

预取技术通过在用户浏览当前网页的时间内提前取回其将来最有可能请求的网页来减少实际感知的获取网页的时间.传统的Markov链模型是一种简单而有效的预测模型,但同时存在预测准确率偏低,存储复杂度偏高等缺点.通过提出一种算法来减小存储空间,最后通过证明能有效减小存储空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大方	湖南大学软件学院	295	2498	22.0	33.0
2	闫永权	湖南大学软件学院	1	0	0.0	0.0