UCM-PPM:基于用户分级的多参量Web预测模型

• 作者: 于戈 寇月 王卓君 申德荣 聂铁铮
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Web预取 缓存 用户差别化 多参量 自适应部分匹配预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 85-96
• 页数: 12页
• 分类号: TP181
• 字数: 9571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2018.01.010

摘要

Web在过去数十年飞速发展,其低延迟和快响应的特性已经变得越来越重要.面对这样的需求,通常会预取用户即将访问的文件到缓存中,利用代理服务器缓存来获取数据,避免网络堵塞,提高Web访问效率.可见,在预取技术中,一个有效的预测模型是非常有必要的.针对目前缓存预取工作对用户差异关注度不足和度量指标单一化的薄弱环节,提出一个基于用户分级化的Web预测模型,并且能够随着Web请求进行多参数动态调整.该模型通过对代理服务器上用户访问情况分布的变化趋势分析,将用户集分为重要性不同的若干等级,并适当利用序列相似度来聚类低贡献用户产生的会话,之后在部分匹配预测模型的基础上,结合缓存替换策略为预测树结点构造包含多个参量的目标函数,并使构建好的模型能够进行自适应调整.最后通过实验证明该模型可以有效提高缓存的预取性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于戈	东北大学计算机科学与工程学院	426	6587	38.0	64.0
2	申德荣	东北大学计算机科学与工程学院	111	1289	18.0	32.0
3	寇月	东北大学计算机科学与工程学院	68	816	12.0	26.0
4	聂铁铮	东北大学计算机科学与工程学院	69	854	13.0	27.0
5	王卓君	东北大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0