检索结果-南通市图书馆

Multi-Level web cache Model Used in Data Grid Application

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2006年第5期11卷 1216-1221页

作者： CHEN Lei LI Sanli Department of Computer Science and Technology Tsinghua University Beijing 100084China

This paper proposed a novel multilevel data cache model by web cache （MDWC） based on network cost in data grid. By constructing a communicating tree of grid sites based on network cost and using a single leader for each data segment within each region, the MDWC makes the most use of the web cache of other sites whose bandwidth is as broad as covering the job executing site. The experiment result indicates that the MDWC reduces data response time and data update cost by avoiding network congestions while designing on the parameters concluded by the environment of application.

关键词： web cache data grid coherence replica

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Research on web cache Prediction Recommend Mechanism Based on Usage Pattern

Research on WEB Cache Prediction Recommend Mechanism Based o...

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中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会

作者： Xu Wei Hubei Police University,Wuhan 430034,China

cache prefetching technique can improve the hit ratio and expedite users’ visiting *** analyzed the recom- mend system in E-Business,this paper studied the characteristics how user visit web page and proposed a web prefetching recom- mender system based on usage *** system cluster user behavior through an improved ant colony algorithm,then usage pattern can be abstracted from these classes through sequence *** sequence patterns are applied to forecast the user’s coming behavior thus improve the hit ratio of *** result proves the validity of the system.

关键词： web cache Prefetching Ant Colony Clustering Usage Pattern

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提升web服务响应的cache调度技术的研究与实现

提升Web服务响应的Cache调度技术的研究与实现

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作者：王冬青南京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展以及网民数量的快速增加,网络传输的数据量呈指数级增加,导致了web服务器过载以及用户使用体验下降,web cache置换技术与网页预取等调度技术成为了解决这一问题的主要方法。本文研究了web cache置换技术与web... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展以及网民数量的快速增加,网络传输的数据量呈指数级增加,导致了web服务器过载以及用户使用体验下降,web cache置换技术与网页预取等调度技术成为了解决这一问题的主要方法。本文研究了web cache置换技术与web预取技术,提出基于学习的cache置换算法(LBR, Learning Based Repalcement)以及基于用户访问序列匹配的网页预取算法,并将二者有机结合,提出一种智能页面快速置换系统,并在Nginx服务器上实现。该系统主要由三个模块组成：日志处理模块、C ache置换模块和web预取模块。(1)日志处理模块对用户历史访问日志分析,通过数据处理、用户识别、会话识别和路径填充这四个步骤,得到用户历史访问序列以及web精确日志记录;(2)cache置换模块使用日志处理模块产生的web精确日志记录,通过朴素贝叶斯算法中的贝努利模型分析处理,得到Cach e存储器里web对象被再次访问到的权重,并形成权重表。当cache置换模块接收到置换命令时,就会根据权重表删除那些权重较低的web对象,直到释放了占cache存储器5%内存大小的空间;(3)web预取模块使用日志处理模块产生的用户历史访问序列,并用WAP树保存,使用用户历史访问序列与用户当前的访问序列进行匹配,将匹配到的web页面预取到cache存储器内。最后,通过实验对web预取算法中的预取阈值进行了分析,计算了LBR算法的命中率HR以及字节命中率BHR。比较了系统开启cache与关闭C ache之间的性能差异,通过性能测试,给出了智能页面快速置换系统的性能指标。

关键词： web cache 调度技术 web预取日志分析朴素贝叶斯算法

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Evaluation of an Evolutionary Algorithm to Dynamically Alter Partition Sizes in web Caching Systems

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Journal of Software Engineering and Applications 2020年第9期13卷 191-205页

作者： Richard Hurley Graeme Young Department of Computer Science Trent University Peterborough ON Canada

There has been an explosion in the volume of data that is being accessed from the Internet. As a result, the risk of a web server being inundated with requests is ever-present. One approach to reducing the performanc... 详细信息

There has been an explosion in the volume of data that is being accessed from the Internet. As a result, the risk of a Web server being inundated with requests is ever-present. One approach to reducing the performance degradation that potentially comes from Web server overloading is to employ Web caching where data content is replicated in multiple locations. In this paper, we investigate the use of evolutionary algorithms to dynamically alter partition size in Web caches. We use established modeling techniques to compare the performance of our evolutionary algorithm to that found in statically-partitioned systems. Our results indicate that utilizing an evolutionary algorithm to dynamically alter partition sizes can lead to performance improvements especially in environments where the relative size of large to small pages is high.

关键词： Evolutionary Algorithm web cache Partition Simulation Performance Analysis Hit Rate

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