تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
الاسلوب الذكي لتوقع صفحات الويب في الذاكرة المخباة للبروكسي باستخدام تعلم الاله الموجهه واختيار الصفات المهمه
Intelligent Web Objects Prediction Approach in Web Proxy Cache Using Supervised Machine Learning and Feature Selection
 
الموضوع : علوم حاسبات 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : Web proxy cache is used to enhance the performance of network by keeping popular web objects in cache of proxy server for closer access. Intelligent approaches aim at improving the performance of conventional strategies. Mostly focus was on improving prediction mechanism, to guess the ideal objects that will be revisited in future; cache them and combine the result with the conventional algorithm.This research proposes an improved prediction method using automated method to select the influence features that produce accurate prediction results before combining with conventional algorithm. The method use supervised machine learning based on Naïve Bayes (NB) and Decision Tree (C4.5). It applies wrapper feature selection to specify influence features with optimal subset to improve the predictive power. Additionally two more features are extracted to know user’s interest to make a smart and a wise decision for caching. The results showed that reduction for the number of features has a good impact on reducing computation time. Moreover, optimal subset selection achieves high performance and enhances accuracy. 
ردمد : 2074-8523 
اسم الدورية : International Journal of Advances in Soft Computing & Its Applications 
المجلد : 7 
العدد : 3 
سنة النشر : 1436 هـ
2015 م 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, March 7, 2016 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
أميره عبدالله البناAlbana, Amira Abdullahباحث رئيسيماجستيرamiraalbana909@gmail.com
سيرينا سليمانSuliman, Sarina باحث مشاركدكتوراهsarina@utm.my
وليد علي أحمدAhmed, Waleed Aliباحث مشاركدكتوراهwaleedalodini@gmail.com

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 38333.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث