تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,320 |
تعداد مقالات | 16,195 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,824,156 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,504,084 |
استفاده از خوشهبندی و مدل مارکوف جهت پیشبینی درخواست آتی کاربر در وب | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 9، دوره 45، شماره 3 - شماره پیاپی 73، آذر 1394، صفحه 89-96 اصل مقاله (408.69 K) | ||
نویسندگان | ||
سیامک عبدالهزاده* 1؛ محمدعلی بالافر2؛ لیلی محمدخانلی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه تبریز | ||
2استادیار دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه تبریز | ||
3دانشیار دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
چکیده: تاکنون روشهای مختلفی جهت کاهش تأخیری که توسط کاربر مشاهده میشود، ارائه شده است. پیشواکشی وب یکی از روشهای کاهش این تأخیر است. این روش از یک الگوریتم پیشبینی استفاده میکند تا فعالیتهای آتی کاربر را پیشبینی کند. در این مقاله، روشی برای پیشبینی درخواست آتی کاربران ارائه شده است که قابل استفاده برای پیشواکشی وب است. در ایـن روش، از تـرکیب یک مدل مارکوف با خوشهبندی، مدلی جهت پیشبینی درخواست آتی کاربر ایجاد شده است. همچنین، از خواص زمانی دسترسیها نیز جهت پیشبینی استفاده شده است. نتایج پیادهسازی بیانگر بهبود پیشبینیها نسبت به مدل مارکوف است. | ||
کلیدواژهها | ||
واژه های کلیدی: پیشواکشی وب؛ دادهکاوی؛ کاربرد کاوی وب؛ خوشهبندی؛ مدل مارکوف | ||
مراجع | ||
[1]A. Sidiropoulos, G. Pallis, D. Katsaros, K. Stamos, A. Vakali and Y. Manolopoulos, “Prefetching in content distribution networks via web communities identification and outsourcing,” World Wide Web, vol. 11, no. 1, pp. 39-70, 2008. [2]Y. Jiang, M-Y. Wu and W. Shu, “Web prefetching: costs, benefits and performance,” in Proceedings of the 7th international workshop on web content caching and distribution, Boulder, Colorado, 2002. [3]V. N. Padmanabhan and J. C. Mogul, “Using predictive prefetching to improve World Wide Web latency,” SIGCOMM ComputCommun Rev, vol. 26, no. 3, pp. 22-36, 1996. [4]J. Domenech, B. de la Ossa, J. Sahuquillo, J. A. Gil and A. Pont, “A taxonomy of web prediction algorithms,” Expert Systems with Applications, vol. 39, no. 9, pp. 8496-8502, 2012. [5]L. Fan, P. Cao, W. Lin and Q. Jacobson, “Web prefetching between low-bandwidth clients and proxies: potential and performance,” SIGMETRICS Perform Eval Rev, vol. 27, no. 1, pp.178-187, 1999. [6]C. Xin and Z. Xiaodong, “Popularity-based PPM: an effective Web prefetching technique for high accuracy and low storage,” in Proceedings of the International Conference on Parallel Processing, pp. 296-304, 2002. [7]S. K. Rangarajan, V. V. Phoha, K. S. Balagani, R. R. Selmic and S. S. Iyengar, “Adaptive neural network clustering of web users,” Computer, vol. 37, no. 4, pp. 34-40, 2004. [8]Ş. Gündüz and M. T. Özsu, “A web page prediction model based on click-stream tree representation of user behavior,” in Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, ACM, pp. 535-540, 2003. [9]X. Li, B. Liu and P. Yu, “Time sensitive ranking with application to publication search,” Link Mining: Models, Algorithms, and Applications, Springer, New York, pp. 187-209, 2010. [10]J. Domenech, J. A. Gil, J. Sahuquillo and A. Pont, “Using current web page structure to improve prefetching performance,” Computer Networks, vol. 54, no. 9, pp. 1404-1417, 2010. [11]G. Pallis, A. Vakali and J. Pokorny, “A clustering-based prefetching scheme on a Web cache environment,” Computers & Electrical Engineering, vol. 34, no. 4, pp. 309-323, 2008. [12]M. Wan, L. Li, J. Xiao, Y. Yang, C. Wang and X. Guo, “CAS based clustering algorithm for Web users,” Nonlinear Dynamics, vol. 61, no. 3, pp. 347-361, 2010. [13]H. Liu and V. Kešelj, “Combined mining of Web server logs and web contents for classifying user navigation patterns and predicting users’ future requests,” Data & Knowledge Engineering, vol. 61, no. 2, pp. 304-330, 2007. [14]J.X. Yu, O. Yuming, C. Zhang and S. Zhang, “Identifying interesting visitors through Web log classification,” Intelligent Systems, vol. 20, no. 3, pp. 55-59, 2005. [15]R. Cooley, B. Mobasher and J. Srivastava, “Data preparation for mining world wide web browsing patterns,” Knowledge and information systems, vol. 1, no. 1, pp. 5-32, 1999. [16]T. W. Yan, M. Jacobsen, H. Garcia-Molina and U. Dayal, “From user access patterns to dynamic hypertext linking,” Computer Networks and ISDN Systems, vol. 28, no. 7, pp. 1007-1014, 1996. [17]A. Banerjee and J. Ghosh, “Clickstream clustering using weighted longest common subsequences,” in Proceedings of the web mining workshop at the 1st SIAM conference on data mining, vol. 143, pp. 144-152, 2001. [18]B. Mobasher, “Webpersonalizer: a server-side recommender system based on web usage mining,” in Proceedings of the 9th Workshop on Information Technologies and Systems (WITS'99), Charlotte, NC, 1999. [19]Y. Xie and V. V. Phoha, “Web user clustering from access log using belief function,” in Proceedings of the 1st international conference on Knowledge capture, ACM, pp. 202-208, 2001. [20]P. Kumar, P. R. Krishna, R. S. Bapi and S. K. De, “Rough clustering of sequential data,” Data & Knowledge Engineering, vol. 63, no. 2, pp. 183-199, 2007. [21]B. Liu, Web data mining: exploring hyperlinks, contents, and usage data, Springer, 2007. [22]Z. Shi, “Efficient online spherical k-means clustering,” IEEE International Joint Conference, pp. 3180-3185, 2005. [23]D. Arthur and S. Vassilvitskii, “K-means++: the advantages of careful seeding,” in Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, New Orleans, Louisiana, 2007. [24]NASA webserver log, available at http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/NASA-HTTP.html. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,079 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,855 |