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基于Web缓存和预取技术的性能优化研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·课题背景及意义第9-11页
   ·课题研究现状第11-15页
   ·本文的组织结构第15-16页
第二章 Web 缓存及预取技术第16-29页
   ·Web 缓存关键技术第16-21页
     ·Web 缓存系统结构第16页
     ·Web 缓存的分类第16-17页
     ·Web 访问特性第17-19页
     ·缓存替换算法第19-21页
   ·预取关键技术第21-27页
     ·预取基本理论第21-22页
     ·预取分类第22-23页
     ·预取算法第23-26页
     ·预取控制的必要性第26-27页
   ·结合预取技术的 Web 缓存系统第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于多 Markov 链的预测模型第29-39页
   ·引言第29页
   ·Web 日志挖掘第29-30页
   ·数据预处理第30-33页
     ·数据清洗第31页
     ·用户识别第31-32页
     ·会话识别第32页
     ·路径补充第32-33页
   ·Markov 链模型第33-34页
   ·多 Markov 链预测模型第34-38页
     ·多 Markov 链预测模型第34-36页
     ·多 Markov 链预测模型的相关定义第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 基于多 Markov 链预测模型的 Web 缓存替换算法第39-48页
   ·引言第39-40页
   ·缓存替换算法模型第40页
   ·基于多 Markov 链预测模型的 Web 缓存替换算法第40-47页
     ·计算对象键值第40-42页
     ·构造多 Markov 链预测模型第42-44页
     ·确定用户类别第44页
     ·生成预测对象集第44-45页
     ·算法的描述与流程第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第五章 实验设计及结果分析第48-57页
   ·实验环境和 trace 特征第48-49页
   ·实验仿真结构第49-51页
   ·实验性能评价指标第51-52页
   ·实验结果分析第52-56页
   ·本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
   ·本文工作总结第57页
   ·未来的工作展望第57-59页
参考文献第59-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间的研究成果第66-67页

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