基于NB分类器重访概率预测的Web缓存替换策略
来源：计算机工程与应用杂志2019年第19期北京时间：
作者：戴敏
单位：中国民航飞行学院 计算机学院，四川 广汉 618307
摘要：Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题，缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此，提出一种朴素贝叶斯（NB）分类器重访概率预测的Web缓存替换策略；根据用户之前访问日志，通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象，并构建特征数据集；训练NB分类器，用来确定缓存中对象被再次访问的概率，为对象分配权重；结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明，提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。
关键词：Web缓存,替换策略,分区域特征提取,朴素贝叶斯分类器,重访概率预测
