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Mining Web Logs with PLSA Based Prediction Model to Improve Web Caching Performance

机译：采用基于PLSA的预测模型的挖掘网日志，以提高Web缓存性能

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—Web caching is a well-known strategy for improving the performance of web systems. The key to better web caching performance is an efficient replacing policy that keeps in the cache popular documents and replaces rarely used ones. When coupled with web log mining, the replacing policy can more accurately decide which documents should be cached. In this paper, we present a PLSA based prediction model to predict the user access patterns and interest to extend the well-known NGRAM-GDSF caching policy. Extensive experiments are conducted on the publicly available web logs datasets. The result shows that our approach gets better web-access performance
机译：-Web缓存是提高Web系统性能的知名策略。更好的Web缓存性能的关键是一个有效的替换策略，可在缓存流行文档中保存，并替换很少使用的策略。耦合与Web日志挖掘时，替换策略可以更准确地确定应缓存哪些文档。在本文中，我们介绍了一种基于PLSA的预测模型，以预测用户访问模式和兴趣以扩展众所周知的Ngram-GDSF缓存策略。在公开的Web日志数据集上进行了广泛的实验。结果表明，我们的方法可以获得更好的网络访问性能

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