Abstrakt. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att framgångsrikt förutsäga webbsidor som sannolikt kommer att bli återbesökta under en viss tidsperiod. Vi presenterar designen av en intelligent prediktor som kan implementeras på en webbserver för att vägleda caching strategier. Vårt tillvägagångssätt är adaptivt och lär oss de föränderliga åtkomstmönstren för sidor på en webbplats. Kärnan i vår prediktor är ett neuralt nätverk som använder en back-propagation inlärningsregel. Vi presenterar resultat av tillämpningen av denna prediktor på statiska data med hjälp av loggfiler; det kan utökas för att lära sig distributionen av live-webbsida åtkomst mönster. Våra simuleringar visar snabbt lärande, enhetligt bra förutsägelse, och upp till 82% korrekt förutsägelse för de följande sex månaderna baserat på en dag träningsdata. Denna långsiktiga förutsägelsenoggrannhet tillskrivs testwebbplatsens statiska struktur.
En prediktor som lär sig mönster av webbsidor och förutspår framtida åtkomster presenteras i REF.
An Adaptive Web Cache Access Predictor Using Neural Network
{'venue': 'In Proceedings of the15th International Conference on Industrial and Engineering. Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}