基于Web流行度的选择Markov预取模型  

Selective Markov Prefetching Model Based on Web Access Popularity

作　　者：石磊[1] 古志民[1] 卫琳[2] 

机构地区：[1]北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系,北京100081 [2]郑州大学信息工程学院,郑州450052

出　　处：《计算机工程》2006年第11期72-74,共3页Computer Engineering

基　　金：国家留学基金资助项目(21307D05);河南省重大科技攻关基金资助项目(0222020600);河南省优秀中青年骨干教师基金资助项目(2002-2005)

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。Web prefetching is one of the main solutions used to reduce user＇s latency and improve the QoS, This paper makes use of Zipf＇s first and second law to set up a Web access popularity model, by use of which a selective Markov prefetching model is presented. The experiments show that the model can achieve a good hit ratio and reduce the traffic load to some degree.

关 键 词：WEB缓存 MARKOV链 预测模型 WEB预取 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP393[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]