Webb sökmotorer är kända för att cache resultaten av tidigare utfärdade frågor. De lagrade resultaten innehåller normalt dokumentsammanfattningarna och vissa data som används för att konstruera den slutliga sökresultatsidan som returneras till användaren. En alternativ strategi är att lagra i cache bara resultatet dokument-ID, som tar mycket mindre utrymme, vilket gör att resultaten av fler frågor att cachas. Dessa två strategier leder till en intressant avvägning mellan träfffrekvensen och den genomsnittliga frågesvarslatensen. I detta arbete, för att utnyttja denna kompromiss, föreslår vi en hybrid resultat caching strategi där en dynamisk resultat cach delas i två avsnitt: en HTML-cache och en docID-cache. Dessutom, med hjälp av en realistisk kostnadsmodell, utvärderar vi prestandan för olika resultat prefetching strategier för den föreslagna hybrid cache och baslinje HTML-enbart cache. Slutligen föreslår vi en maskininlärning metod för att förutsäga singleton frågor, som inträffar bara en gång i frågeströmmen. Vi visar att när den föreslagna hybridresultat caching strategi kombineras med singleton query prediktor, hit takten förbättras ytterligare.
REF utför singleton frågeförutsägelse med hjälp av maskininlärning.
Second Chance: A Hybrid Approach for Dynamic Result Caching and Prefetching in Search Engines
{'venue': 'TWEB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}