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基于用户分类的隐马尔可夫WEB预取模型及应用研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 主要研究内容第11页
    1.4 论文结构第11-12页
    1.5 本章小结第12-14页
2 相关技术介绍第14-20页
    2.1 Web访问模式特性第14-16页
        2.1.1 Zipf法则第14页
        2.1.2 时间局部性第14-15页
        2.1.3 空间局部性第15-16页
    2.2 预取与缓存基本理论第16-17页
        2.2.1 预取基本理论第16页
        2.2.2 缓存基本理论第16-17页
    2.3 马尔可夫链模型与隐马尔可夫模型第17-19页
        2.3.1 马尔可夫链模型第17-18页
        2.3.2 隐马尔可夫模型第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
3 基于用户分类的隐马尔可夫预取一体化框架第20-48页
    3.1 Web日志数据处理第20-25页
        3.1.1 数据清理第21-22页
        3.1.2 用户识别第22页
        3.1.3 会话识别第22-23页
        3.1.4 路径补充第23-25页
        3.1.5 事务识别第25页
    3.2 页面特征词提取第25-30页
        3.2.1 文本输入第26页
        3.2.2 文本预处理第26-27页
        3.2.3 关键词的提取模型第27-30页
    3.3 资源预取第30-41页
        3.3.1 马尔可夫链预取模型第30-32页
        3.3.2 基于用户分类的马尔可夫链预取模型第32-37页
        3.3.3 基于用户分类的隐马尔可夫预取模型第37-41页
    3.4 资源缓存和替换第41-45页
        3.4.1 GDS及GDSF置换策略第41-43页
        3.4.2 GDSF-T置换策略第43-45页
    3.5 本章总结第45-48页
4 预取一体化框架在微信端农产品产销平台中的应用第48-68页
    4.1 系统总体架构设计第48-49页
    4.2 系统详细设计第49-58页
        4.2.1 前台系统第50-54页
        4.2.2 后台系统第54-58页
    4.3 数据库设计第58-63页
        4.3.1 数据库关系结构设计第59-60页
        4.3.2 数据库表的设计第60-63页
    4.4 预取一体化框架的应用第63-66页
        4.4.1 预取一体化框架的部署第63-65页
        4.4.2 预取一体化的详细流程设计第65-66页
    4.5 本章小结第66-68页
5 系统测试第68-74页
    5.1 测试目的第68页
    5.2 测试工具第68页
    5.3 测试环境第68-69页
    5.4 实验数据及结果分析第69-72页
        5.4.1 微信端农产品产销平台系统健壮性测试及安全性测试第69-70页
        5.4.2 用户从代理服务器端和远程Web服务器端请求资源性能测试第70-72页
    5.5 本章小结第72-74页
6 总结与展望第74-76页
    6.1 本文工作总结第74页
    6.2 未来研究工作展望第74-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-82页
在校学习期间所发表的论文、专利、获奖及社会评价等第82页

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