搜索到158篇“ WEB预取“的相关文章
- 数据挖掘技术在Web预取中的应用探究
- 2022年
- 随着现代化技术发展速度的加快,互联网技术广泛应用普及,人们对互联网访问速度提出更高要求,Web预取优化已成为满足用户使用需求的主要渠道。基于此,Web预取作为可以有效提高网络服务质量的重要技术,为进一步优化其技术效果,该文结合数据挖掘技术及其应用优势,重点探究Web预取中数据挖掘技术的应用,并分析其发展趋势,以期为相关工作提供有效参考建议。
- 谢怡雯
- 关键词:WEB预取数据挖掘技术网络服务网页内容
- 数据挖掘技术在Web预取中的应用研究
- 2021年
- 在Web预取当中,数据挖掘技术有着十分重要的作用,数据挖掘技术在多媒体传输过程中有着良好的交互性,所以受到了青睐。虽然近年来网络速度得到了提高,但是进入互联网的用户特别的多,所以传统的www服务和固有的延迟,令大量的用户在网络世界内得不到更好的体验。由于网络延迟,用户在上网时,会感觉到网络世界的拥挤,用户们的上网质量得不到更好的保证,因此,采用智能Web预取技术,能够减少用户浏览页面的等待时间。
- 宋文彬
- 关键词:数据挖掘技术WEB预取
- 数据挖掘技术在Web预取中的应用研究
- 2021年
- 数据挖掘作为当今最新兴的技术,其崛起和发展离不开早先数据库和人工智能技术的昌盛。目前,数据挖掘技术主要为网络提供服务,主要是为了解决大量用户进行海量的Web数据访问,从而引起的网络延迟的问题。
- 谢娟敏
- 关键词:数据挖掘WEB
- 数据挖掘技术在Web预取中的应用研究被引量:2
- 2020年
- 这些年以来,我国的互联网技术得到了进一步的发展,这也因此增加了用户对于数据的使用量,在这样的背景下,使得数据挖掘技术得到了广泛的运用。利用此项技术,能够让用户从庞大的数据中挑选出自己需要的数据,而伴随数据挖掘技术的升级,使得它在Web技术中心也凸显出了强大的作用,特别是在Web预取中,在结合数据挖掘技术以后,能够让更加准确的进行数据搜寻,这样一来便可以让Web资源得到共享。那么下面我们就要具体的讨论一下数据挖掘技术在Web预取中的具体应用。
- 任仲晟
- 关键词:数据挖掘WEB预取
- 试论数据挖掘技术在Web预取中的应用被引量:3
- 2019年
- 近年来,互联网的不断发展,使人们对数据的需求不断扩大,这也使数据挖掘技术成为互联网领域中至关重要的技术,通过数据挖掘技术,可使人们从海量信息中筛选出自身所需的有效信息,随着数据挖掘技术的发展,其在Web技术中正发挥着越来越重要的应用价值,尤其是在Web预取方面,通过数据挖掘技术的运用,可使数据查询变得更加准确,从而实现Web资源的多方共享。鉴于此,该文便对数据挖掘技术在Web预取中的应用进行深入的研究。
- 王志俊
- 关键词:数据挖掘WEB预取搜索引擎
- 基于客户-服务器双端去重的Web预取新方法被引量:1
- 2019年
- 网络数据量的不断增长和网络内容的不断多样化,使得提高网络访问效率、有效降低网络访问延迟成为当前网络存储领域面临的严峻挑战。Web缓存技术和预取技术是目前解决该难题的有效方法。针对缓存技术受限于命中率、预取技术受限于带宽等诸多问题,在Web预取系统引入数据去重技术,提出一种客户-服务器端双端数据去重的Web预取系统改进策略。首先改进传统预取系统框架,分别引入代理服务器端数据去重模块SDM和客户端数据去重模块CDM以及相关模块;然后采用LBFS算法实现双端数据去重;最后,将该方法应用于预取系统,评价其预取性能。实验结果表明,相对于标准传输,该系统一方面可以减少大约34%的字节传输量,另一方面降低大约8%的用户预期的访问延迟,从而优化预取系统。
- 姚瑶
- 关键词:SDMCDM
- 试分析数据挖掘技术在Web预取中的应用被引量:5
- 2017年
- 互联网的出现为办公、娱乐提供了一种新方式。随着互联网的迅速发展,而在其过程中要面对的主要问题是在海量的信息中,进行有效信息的筛选。在数据挖掘技术的发展基础上,运用Web技术,分析Web预取中进行的数据检索现状,提高进行数据查询的准确性,并进行多方合作、资源共享,实现新技术的运用。
- 谢怡文
- 关键词:数据挖掘技术WEB预取
- 基于用户分类的隐马尔可夫WEB预取模型及应用研究
- Web预取技术是在分析用户访问的相关数据或行为的基础上,主动预测其下一步可能浏览的页面,通过隐性的请求加载,从而预先取得并存放在缓存中,以备用户访问,从而减少用户访问时因为网络或服务器等各种可能问题造成的时延。 基于W...
- 王钒霖
- 关键词:隐马尔可夫模型用户分类
- 文献传递
- 基于模式探测的Web预取方法
- 2016年
- 随着移动互联网及OTT等应用的迅猛发展,手机用户每月需要支付较多的网络资费,为了帮助用户节省手机流量,很多应用软件提供了无图模式等功能,但是仍不能帮助用户节省较多的流量费用。通过分析用户浏览网页的习惯和手机网络连接状态,从而对用户浏览网页进行预测,在Wi Fi网络环境下对不同时间段的预测结果进行预取,提出了一个新的预测算法——时间序列矩阵算法。通过对用户信息的预处理,从而建立时间序列矩阵,每个用户的时间序列矩阵都不相关的。实验验证,提出的方法能够准确地预测用户的浏览需求,从而帮助用户节省手机流量。
- 魏嘉伯
- 关键词:网络状态
- 基于ART1用户聚类的Web预取模型研究
- 2015年
- 传统的Web预取机制所采用的预测算法主要针对用户个人预取,随着用户数量激增会加重网络负载,降低网络资源利用率。针对这一问题,在综合分析经典ART1神经网络模型和预取系统的基础上,提出一种基于用户聚类的UCPM模型预取新方法。首先,基于改进的ART1算法对用户访问序列特征向量进行聚类,挖掘兴趣相似的用户集合;然后,针对自底向上权重最大值所关联用户群的兴趣进行预取;最后,在Web预取系统上验证该方法的有效性及可靠性。实验结果表明,UCPM模型表现出较好的聚类效果,同时应用在预取系统保持了较高的预测准确率,降低了延迟比和流量开销比。
- 姚瑶张慧
- 关键词:ART1神经网络用户聚类WEB预取
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