【摘 要】
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该文作者的主要工作如下:(1)通过引入渐进学习和分布式计算的机制,设计了PG和PG两种优化的PageGather算法,明显降低了输入数据量和算法复杂度,使得PageGather算法在电信级网
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该文作者的主要工作如下:(1)通过引入渐进学习和分布式计算的机制,设计了PG<+>和PG<++>两种优化的PageGather算法,明显降低了输入数据量和算法复杂度,使得PageGather算法在电信级网站的运行成为可能.(2)提出了"最小相关浏览过程数约束",作为对[8]中的PageGather算法描述的补充,使之更加合理;(3)证明了PG<+>和PG<++>与静态PageGather算法的等效性,保证了原静态算法的海量训练集不会被破坏.(4)发现了(新闻)网页访头号时间局部性原理并对其进行了数学描述,为今后对(新闻)网站个性化、网站服务器(机群)体系结构优化等多方面研究课题的进一步深入提供了有力的依据.
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