基于频繁的Markov链预测模型

被引：9

作者：

闫永权

张大方

机构：

[1] 湖南大学软件学院

来源：

计算机应用研究 | 2007年 / 03期

关键词：

预取; 马尔可夫模型; 频繁模式树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

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。

引用

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页数：4

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共 2 条

[1]

Web caching: A way to improve web QoS[J] . Ming-Kuan Liu,Fei-Yue Wang,Daniel Dajun Zeng. Journal of Computer Science and Technology . 2004 (2)

[2]

Efficient Web contentdelivery using proxy caching techniques .2 ZENG D,WANG Fei-Yue,LIU Mingkuan. Systems,Man and Cy-bernetics,Part C,IEEE Transactions . 2004