基于树扩展朴素贝叶斯分类器的Web代理服务器缓存优化

Web代理服务器缓存能在一定程度上减少网络拥塞现象和用户的访问延迟,减轻服务器负载。然而Web代理缓存的缓存命中率和字节命中率较低,并不能很好地起到加速网络请求响应的效果。为此,研究监督学习方法,使用树扩展朴素贝叶斯分类器对Web日志数据进行分类,进而预测可能会再次访问到的Web对象,并结合最近最少使用（LRU）算法,提出一种新的缓存策略。实验结果表明,树扩展的贝叶斯分类器在精度和召回率指标上优于朴素贝叶斯和BP神经网络等分类器,通过树扩展的贝叶斯分类器优化后的缓存策略与普通LRU算法相比,不仅可以提高缓存的效率,而且可有效提高Web代理缓存的请求命中率和字节命中率。...

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Bibliographic Details
Published in计算机工程 Vol. 43; no. 1; pp. 115 - 119
Main Author 赵中全 刘丹
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 电子科技大学电子科学技术研究院,成都,611731 2017
Subjects
Web代理缓存
循环滑动窗口
数据集
贝叶斯分类器
贝叶斯网络
Web代理缓存
数据集
circular sliding window
贝叶斯网络
data set
Bayes classifier
Bayes network
循环滑动窗口
贝叶斯分类器
Web proxy cache
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ISSN1000-3428
DOI10.3969/j.issn.1000-3428.2017.01.020

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Summary:Web代理服务器缓存能在一定程度上减少网络拥塞现象和用户的访问延迟,减轻服务器负载。然而Web代理缓存的缓存命中率和字节命中率较低,并不能很好地起到加速网络请求响应的效果。为此,研究监督学习方法,使用树扩展朴素贝叶斯分类器对Web日志数据进行分类,进而预测可能会再次访问到的Web对象,并结合最近最少使用（LRU）算法,提出一种新的缓存策略。实验结果表明,树扩展的贝叶斯分类器在精度和召回率指标上优于朴素贝叶斯和BP神经网络等分类器,通过树扩展的贝叶斯分类器优化后的缓存策略与普通LRU算法相比,不仅可以提高缓存的效率,而且可有效提高Web代理缓存的请求命中率和字节命中率。
Bibliography:Web proxy server cache can reduce network congestion in a certain extent,and it can also reduce server load and user＆#39;s access delay.However,the Web proxy cache is just passable in the cache hit rate and byte hit rate,cannot play very well to accelerate network request response effect.Combining supervised learning method,this paper tries to classify the Web log data using Tree Augmented Naive Bayes （TANB） classifier,predicts the Web object,and proposes a new cache strategy with the regularly used Least Recently Used （LRU） algorithm.Experimental results show that TANB classifier is superior to the naive Bayes and BP neural network classifier in the precision and recall index.And compared with LRU algorithm,optimized cache strategy cannot only improve the cache efficiency,but also effectively improve the request hit rate and byte hit rate of Web proxy cache.
ZHAO Zhongquan, LIU Dan（Research Institute of Electronic Science and Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,C
ISSN:1000-3428
DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2017.01.020