基于Web对象流行度的PPM预测模型  

PPM Prediction Model Based on Web Object's Popularity

作　　者：石磊[1] 张岳[2] 裴云霞[2] 古志民[1] 

机构地区：[1]北京理工大学信息技术学院计算机系,北京100081 [2]郑州大学信息工程学院

出　　处：《小型微型计算机系统》2006年第7期1378-1382,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：河南省重大科技攻关项目(0222020600)资助;河南省优秀中青年骨干教师项目(2002-2005)资助.

摘　　要：W eb预取技术是减少网络延迟,提高服务质量的主要解决方案之一.利用Z ip f第一法则和第二法则分别对W eb高频区对象和低频区对象建立访问流行度模型,进而提出一种基于W eb对象流行度的PPM预测模型.实验表明,该模型除继承了传统PPM模型简单易实现的特点外,在缩减模型规模的同时预测精度也有一定程度的提高,并且控制了由预取引起的网络流量.Web prefetching technique is one of the primary solutions used to improve the QoS, This paper makes use of Zipf＇s lst law and Zipf＇s 2nd law, respectively to model the web objects＇ popularity, where Zipf＇s Ist law is employed to model the high frequency Web objects and the 2nd law for the low frequency Web objects, The paper proposes a popularity-based PPM model for Web prefetching. The experiments shows that not only the model is easy to be implemented, but also can achieve a high prediction precision at the cost of relative low storage complexity and network traffic.

关 键 词：WEB缓存 Zipf定律 WEB预取 PPM 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]