【摘 要】
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Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题,缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此,提出一种朴素贝叶斯(NB)分类器重访概率预测的Web缓存替换策略。首先,根据用户之前
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金重点项目(No.U1233202/F01)
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Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题,缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此,提出一种朴素贝叶斯(NB)分类器重访概率预测的Web缓存替换策略。首先,根据用户之前访问日志,通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象,并构建特征数据集。然后,训练NB分类器,用来确定缓存中对象被再次访问的概率,为对象分配权重。最后,结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明,提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。
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