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文檔簡介
1、由于接入Internet的用戶數(shù)量劇增以及Web服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)固有的延遲,使得網(wǎng)絡(luò)越來越擁擠,用戶的服務(wù)質(zhì)量(Qos,Quality of Service)得不到很好的保證。現(xiàn)在的服務(wù)器普遍都使用緩沖機(jī)制。它利用WWW訪問的時(shí)間局部性,將曾經(jīng)訪問過的文檔保存在高速緩存中,避免向本地硬盤或者其他服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求,從而加快服務(wù)器端的響應(yīng)速度。
本文發(fā)現(xiàn)越來越多的緩存技術(shù)開始考慮用戶的訪問模式以及大量的日志中存在的知識(shí)。隨著Web數(shù)據(jù)
2、挖掘技術(shù)的發(fā)展,我們可以充分的利用這一技術(shù),將日志中隱藏的模式挖掘出來應(yīng)用到緩存策略中,提高緩存的命中率以及服務(wù)器的響應(yīng)速度。本文介紹一種應(yīng)用Web請(qǐng)求預(yù)測(cè)模型的智能Web緩存算法;這種算法是對(duì)Web和代理服務(wù)器的LRU策略的拓展,使其對(duì)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從Web日志數(shù)據(jù)中提取出來的Web訪問模型敏感。
我們主要研究了使用決策樹的方法。新算法的試驗(yàn)結(jié)果顯示,在點(diǎn)擊率上它比現(xiàn)有的基本LRU緩存技術(shù)有了顯著的提高。在本文中我們分
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