An Intelligent Web Pre-fetching Based on Hidden Markov Model

Web pre-fetching is one of the most popular strategies, which are proposed for reducing the perceived access delay and improving the service quality of web server. In this paper, we present a pre-fetching model based an the hidden Markov model, which mines the later information requirement concepts that the user's access path contains and makes semantic-based pre-fetching decisions. Experimental results show that our schcme has better predictive pre-fetching precision.

基于测量的p2p VoD系统的模型研究

peer-to-peer方式的VoD系统中,用户的观看行为、网络中资源块(chunk)的分布、下载速度和pre-fetch机制之间相互影响,相互制约。以往的研究通常专注于某个方面,而没有考虑各因素间的相互关系。本文通过对实际数据进行分析,建立模型描述p2p VoD系统中上述各因素间的关系,并基于该模型提出一种新的pre-fetch机制,能在保证用户流畅观看的前提下,尽可能提高下载速度。该模型提供一种更为精确的了解客户端行为的方法,为其他各类p2p应用中研究用户行为、设计下载机制、优化系统提供参考。

基于分块的大规模地形实时渲染方法

将地形数据分块技术、层次细节模型(LOD)技术、改进的ROAM算法和数据预取技术等相结合,提出了一种超大规模地形数据实时渲染方法.通过分块策略对规则网格进行区域分割,采用空间填充曲线对分块网格进行多分辨率排列,并建立三角形节点顺序与剖分点之间对应关系的快速检索,实现数据快速调度;视见体投影简化分块裁剪算法降低可见性判断的复杂度,提高了计算效率;改进的四队列ROAM实时构网算法,很好地利用了相邻帧的相关性,有效地提高了渲染速度;基于视点预测、部分数据常驻内存的多线程数据预取实现了场景规模基本不相关的连续LOD实时渲染.实验结果表明,该算法高效可行,适合于海量地形场景的快速渲染和交互漫游应用.

基于客户端的网页预取模型

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤,其中包括数据净化,用户识别,用户会话识别和事务识别等,从而提高了预取效率。实验结果表明该模型能够达到较为理想的预取效果,具有较高的实用价值。

一种适用于Hadoop MapReduce环境的数据预取方法

为解决由Reduce任务引起的远程数据访问延时和资源竞争导致的系统性能问题,提出了一种基于预调度的数据预取方法.该方法通过预取数据来隐藏由Reduce任务引起的远程数据访问延时,通过控制与Reduce任务相关的资源分配来减少由其引起的资源竞争.此方法已在Hadoop-0.20.2中实现.实验结果表明,与缺省的Hadoop MapReduce及Hadoop Online Prototype相比,该方法可将系统性能提高10%以上.

基于用户访问路径分析的网页预取模型

随着网络信息的飞速增长,互联网已成为人们获取信息的重要来源.但是,受限于网络带宽,用户往往需要忍受较长的访问延时.为了缓解这种情况,人们提出了网页预取技术,用于降低用户的访问延迟,提高Web服务器的服务质量.提出一种基于用户访问路径分析的服务器端网页预取模型.模型通过对用户访问序列进行语义分析,提取路径中蕴含的信息需求,依此进行网页预取决策.为了实现用户访问序列中潜在意图的挖掘,模型还引入了隐马尔可夫模型.性能测试实验的结果表明,该模型具有较好的整体性能.

面向片上系统的高性能SDRAM控制器设计

在分析了SDRAM存取原理之后,提出并设计了一种面向片上系统的高性能SDRAM控制器。该控制器采用数据写缓存方式降低了数据在存取内存时的等待时间;并引入了两组双通道预取指令缓冲器,每组双通道都用以减少取指令时的等待时间,采用两组的结构是为了增加指令预取的命中率;同时还使用了四路组关联的片上堆栈存储器来降低SDRAM的页失效频率,从而降低了因页失效而需要等待的时钟周期。实验证明,与传统的控制器相比,SDRAM的存取等待时间降低了63%,页失效频率降低了64%,总的指令执行平均时间为原来的40.5%。

广域网传输中数据与协议优化研究综述

随着互联网业务的高速发展,人们越来越依赖计算机网络来获取数据信息.但广域网固有的高丢包、大延迟特性使得网络应用的性能不佳.广域网优化技术可以显著提升用户网络体验,目前已成为研究人员和各大网络设备厂商关注的热点.从影响网络性能的不同原因出发,对目前的广域网优化技术深入研究,详细分析了前沿的数据优化和协议优化技术.从数据压缩、数据缓存、数据预取及重复数据消除4个技术层面对数据优化技术进行了详细阐述,同时从传输层优化和应用层优化2个角度分析了协议优化技术.最后对各大广域网优化厂商的核心优化产品及关键技术进行了讨论,进一步给出了广域网优化技术的研究方向.

基于缓存窗口和段补丁预取的流媒体动态调度算法

该文提出了一种新的基于缓存窗口和段补丁预取的移动流媒体动态调度算法,采用代理缓存窗口自适应伸缩和分段缓存补丁块方案,实现了移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比的原则。仿真结果表明,对于客户请求到达速率的变化,该算法比传统算法具有更好的适应性,在最大缓存空间相同的情况下,能显著减少通过补丁通道传输的补丁数据,从而降低了服务器和骨干网络带宽的使用,能快速缓存媒体对象到缓存窗口,同时减少了代理服务器的缓存平均占有量。

关联规则挖掘技术在Web预取中的应用

随着WWW上信息的爆炸性的增长,在如此大量的数据中发现有用的信息变得困难。因此,采用数据挖掘技术从WWW上提取出有价值的知识,提高WWW的服务效率,是具有十分重要的现实意义和广泛的应用前景。本文提出了一种利用关联规则解决网络拥塞问题的方法,即通过对服务器上的日志进行挖掘,得到用户访问序列的关联规则,根据这些规则和用户目前访问网页,把用户后继最有可能访问的网页预先发送给用户,来提高用户浏览速度。

一种基于模板的数据预取和缓存算法

针对专题型应用中普遍存在的大数据查询的频繁性和模式固定性特点,提出一种基于模板的数据预取和缓存算法,用于加快数据查询响应速度并减轻服务器端负载压力。通过构建数据查询模板,在触发器被激发时调用模板以构建预取数据,提出基于模板的数据预取方法和基于触发器的预取算法;考虑缓存空间中一些大数据的存在对查询响应速度的优化性,建立缓存对象模型并提出改进的Hybrid算法。以东方红湿地环境监测平台为例进行算法实验与分析,实验结果表明,在不同的缓存百分比下,较之典型的缓存算法,改进的Hybrid算法在访问延迟率上均有改进,且在大数据量查询时表现出了优越的应用效果。

集群Web服务器预取机制中用户会话聚类的研究与实现

本文研究了使用集群环境下的用户访问日志数据生成用户会话聚类的方法编制Perl脚本从用户访问日志中生成用户会话,以新的相似度度量取代欧几里德距离改进Leader算法对用户会话集合进行聚类,并计算聚类的内部距离和间隔距离来验证算法的有效性。实验结果表明,这种实现能有效地对用户访问日志进行聚类,并能满足服务器预取机制在线分析的时间、空间要求。

基于语义缓存的数据库查询优化研究

为了应用智能化的方法提高数据库访问效率,基于多Agent技术构建了分布式数据库访问平台,研究并解决了平台的结构、各种Agent的设计、Agent间的协作机制、以及数据库系统的包装方法等关键问题。在优化策略方面,研究了分布式环境下的语义缓存技术,并提出了一种Agent平台下的智能预取算法,弥补了传统数据库优化手段缺乏智能性、预动性,以及重用困难等不足。通过在大型数据库系统上进行测试,表明该方案在进行大规模数据库操纵时效率有明显提高。

面向非一致Cache的任意步长预提升技术

随着微电子工艺的不断进步,片上大容量非一致cache的研究受到广泛关注。提出了一种面向非一致cache的任意步长预提升技术,它能够优化非一致cache中的数据组织,使得即将访问的数据被放置在距离处理器较近的cachebank中,从而降低访存延迟,提升系统性能。详细介绍了任意步长预提升技术的设计,比较了预提升技术与预取技术的差别,并提出了二者的结合技术。通过对来自NPB和SPEC2000的11个基准测试程序在全系统模拟器上的实验评测,发现任意步长预提升技术能够有效减小访存延迟,在访存预测表尺寸为16和32的情况下,系统IPC分别平均增长4.17%和4.91%;在结合预提升和预取技术的情况下,系统IPC分别平均增长8.84%和11.06%。

流媒体缓存代理单一流映像机制与流预取策略研究

为了解决传统的流媒体服务模式(客户端/服务器)中存在的流媒体服务器负载重、客户端播放抖动频繁等问题,本文详细研究了实现流媒体缓存代理的单一流映像机制,并针对缓存代理端的接收和发送阶段提出了实现这一机制的相关算法.同时在深入研究流预取理论模型的基础上,创新性地提出了基于RTCP包反馈和RTP包网络延迟的流预取策略,从而保证了客户端的播放质量.测试表明单一流映像机制的正确性和流预取策略的高效性.

类纸阅读器在线读物系统的研究与实现

针对类纸阅读器中在线读物的排版和网络延时问题,提出一种面向嵌入式系统的在线读物系统。利用启发式规则对在线读物内容进行过滤和二次排版,使当前阅读内容的排版适应类纸屏幕,并对其进行缓存与预取,为用户提供本地化的阅读体验。实验结果表明,该系统可提高类纸阅读器中在线读物的阅读有效性。

基于用户浏览兴趣的网页预取策略

提出一种基于用户历史浏览情况对未来相关网页进行预取的算法.该算法能自适应调整用于生成会话的参数,并使用Session-tree结构完成对相关页面的预取.在实现中考虑到用户在特定事件和时间下的历史浏览行为,使用奖励因子和快速排序策略以提高效率.试验分析结果表明,基于自适应会话调整及群体共同兴趣剖像的预取算法能较好地完成对相关页面的预取.

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序，当某个应用程序的访存开销大于计算开销时，传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销，从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值，从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量，使帮助线程领先于主线程。实验结果表明，基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。

YHFT-DX高性能DSP指令控制流水线设计与优化

YHFT-DX是国防科技大学设计的一款高性能定点DSP。论文设计并实现了YHFT-DX指令控制流水线,提出了在YHFT-DX超长指令字结构中跨取指包边界派发和指令预取的方法,有效提升了流水线的性能。对指令流水线进行了高频结构优化,将派发部件的关键路径延时压缩40%,满足了600MHz频率的设计目标。

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取

为提高基于隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的网页预取精度,对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行了扩展,推导出新模型中计算观测序列概率的公式。由此构建出可用于网页预取的高阶隐马尔可夫模型,同时为降低高阶隐马尔可夫模型的空间复杂度,给出了构建树状状态空间存储访问序列的算法。介绍了将改进的隐马尔可夫模型应用于网页预取的具体方法,通过对比实验证实该方法的预取准确度提高了7%。