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Web代理服務(wù)器緩存能在一定程度上減少網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象和用戶的訪問延遲，減輕服務(wù)器負(fù)載。然而Web代理緩存的緩存命中率和字節(jié)命中率較低，并不能很好地起到加速網(wǎng)絡(luò)請求響應(yīng)的效果。為此，研究監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用樹擴(kuò)展樸素貝葉斯分類器對Web日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，進(jìn)而預(yù)測可能會再次訪問到的Web對象，并結(jié)合最近最少使用（ LRU）算法，提出一種新的緩存策略。實驗結(jié)果表明，樹擴(kuò)展的貝葉斯分類器在精度和召回率指標(biāo)上優(yōu)于樸素貝葉斯和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類器，通過樹擴(kuò)展的貝葉斯分類器優(yōu)化后的緩存策略與普通LRU算法相比，不僅可以提高緩存的效率，而且可有效提高Web代理緩存的請求命中率和字節(jié)命中率。
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