En av vanliga metoder för att förbättra webbprestanda är webbproxy caching teknik. I webbproxy caching är Least-Frequently-Used-Dynamic-Aging (LFU-DA) en av de vanliga proxy cache ersättningsmetoder, som ofta används i webbproxy cachehantering. LFU-DA åstadkommer en överlägsen byte träff förhållande jämfört med andra webbproxy cache ersättningsalgoritmer. LFU-DA kan dock lida i hit ratio mått. Därför, i detta papper, LFU-DA förbättras med hjälp av populär övervakad maskininlärning tekniker såsom en stöd vektor maskin (SVM), en naiv Bayes klassificerare (NB) och ett beslut träd (C4.5). SVM, NB och C4.5 är utbildade från webbproxyloggar filer och sedan intelligent införlivade med LFU-DA för att bilda Intelligent DynamicAging (DA) metoder. Simuleringsresultaten visade att de föreslagna intelligenta DynamicAging-metoderna avsevärt förbättrade prestandan i fråga om hit och byte hit-förhållandet för den konventionella LFU-DA på en rad verkliga datauppsättningar.
En annan hybrid av LFU-DA och maskininlärningsteknik som SVM, NB och C4.5 föreslås av Ali och Shamsuddin REF för att förbättra prestandan hos HR och BHR.
Intelligent Dynamic Aging Approaches in Web Proxy Cache Replacement
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Learning Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}