一种自适应抗噪声的PPM预测模型  

An Adaptive and Anti-noise PPM Prediction Model

作　　者：曹仰杰[1] 石磊[1] 卫琳[1] 古志民[2] 

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

出　　处：《计算机工程》2007年第4期64-66,69,共4页Computer Engineering

基　　金：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：基于Web浏览特征提出了一种自适应抗噪声的PPM预测模型。模型在构造过程中,利用描述用户浏览深度特征的逆高斯分布及Web流行度特征,对噪声页面及过期数据进行动态移除,分别从纵向和横向上对PPM预测模型规模进行控制。实验表明,该模型对噪声数据的影响有较大的改善,能较好地动态预测用户的Web浏览特征,不仅预测准确率和存储复杂度都有一定程度的提高,而且有效控制了由预取引起的网络流量。This paper proposes a new approach to modeling user navigation sequences based on Web surfing characteristic. The model can efficiently control its scale and is robust to noise by making use of inverse Gaussian distribution describing the depth of user surfing path and Web popularity characteristic. Experiments show that the model can reduce the effect of noise and not only has lower space complexity and higher prediction accuracy, control the network traffic effectively caused by prefetching.

关 键 词：WEB预取 PPM Web浏览特征 自适应 抗噪声 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]