Abstract-Prefetching är en viktig teknik för att minska den genomsnittliga Web access latency. Befintliga förhämtningsmetoder är huvudsakligen baserade på URL-grafer. De använder den grafiska karaktären av HTTP-länkar för att bestämma möjliga vägar genom ett hypertextsystem. Även om URL-grafbaserade tillvägagångssätt är effektiva i förhämtning av ofta åtkomliga dokument, få av dem kan fördefiniera de webbadresser som sällan besöks. I detta dokument presenteras ett nyckelordsbaserat semantiskt förfång för att övervinna begränsningen. Den förutsäger framtida förfrågningar baserade på semantiska preferenser av tidigare hämtade webbdokument. Vi tillämpar denna teknik på Internet nyhetstjänster och implementerar en klient sida personlig prefetching system: NewsAgent. Systemet utnyttjar semantiska preferenser genom att analysera nyckelord i URL-ankare text av tidigare besökta dokument i olika nyhetskategorier. Den använder en neural nätverksmodell över nyckelordet satt för att förutsäga framtida förfrågningar. Systemet har en självlärande förmåga och god anpassningsförmåga till förändringen av klientsurfing intresse. NewsAgent utnyttjar inte nyckelordet synonym för konservativhet. Men det lindrar effekten av nyckelord polysemi genom att ta hänsyn till server-tillhandahållen kategorisk information i beslutsfattandet och därmed fångar mer semantisk kunskap än term-dokument bokstavliga matchningsmetoder. Experimentella resultat från daglig surfning av ABC News, CNN och MSNBC nyhetssajter under en period av tre månader visar en prestation på upp till 60 procent hit ratio på grund av prefetching.
Referens REF använder nyckelordsbaserad semantisk prefetching i Internet News.
A keyword-based semantic prefetching approach in Internet news services
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}