基于Web流行度的选择Markov预取模型

被引：6

作者：

石磊 ^{[1
]}

古志民 ^{[1
]}

卫琳 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系

[2] 郑州大学信息工程学院

来源：

关键词：

Web缓存; Markov链; 预测模型; Web预取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

Web预取技术是目前WWW中减少用户的访问延迟、提高服务质量的主要解决方案之一。该文利用Zipf第1定律和第2定律对Web对象访问流行度建模,并在此基础上,提出了基于Web流行度的选择Markov预取模型。实验表明,该预取模型不仅具有较高的命中率,而且在一定程度上还减少了对带宽的需求。

引用

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