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基于非压缩后缀树的在线PPM预测模型
Web预取 PPM模型 非压缩后缀树
2009/7/31
PPM模型适合预测用户的下一个请求，但已有的PPM模型不具备在线性，更新通过重构来实现，不能满足实时更新的要求。该文提出基于非压缩后缀树的在线PPM预测模型，采用非压缩后缀树实现增量式在线更新，提高了模型的更新速度。该模型的优点是具备在线性。
IP追踪中PPM算法的改进研究
IP追踪 分布式拒绝服务 概率包标记
2009/5/13
概率包标记(PPM)是对拒绝服务(DoS)攻击进行IP追踪的一种实用而有效的方法。文章提出通过利用TTL域对原有PPM方案进行改进，减少了路径重构所需的数据包数量，提高了路径重构的效率。
基于Web浏览特征提出了一种自适应抗噪声的PPM预测模型。模型在构造过程中，利用描述用户浏览深度特征的逆高斯分布及Web流行度特征，对噪声页面及过期数据进行动态移除，分别从纵向和横向上对PPM预测模型规模进行控制。实验表明，该模型对噪声数据的影响有较大的改善，能较好地动态预测用户的Web浏览特征，不仅预测准确率和存储复杂度都有一定程度的提高，而且有效控制了由预取引起的网络流量。
ISLANDIA, N.Y., December 12, 2006 – CA (NYSE: CA) today announced that it was voted "Best Solution, Best Vendor and Best Presentation" for its CA Clarity system at the 2006 Gartner Project and Portfol...