在Internet高速发展的今天,随着信息资源的爆炸,网络信息的增长速度加快且远远超过了磁盘容量和网络速度的增长。针对这个问题,已经提出了多种解决方法,其中最关键的技术是网络缓存和预取技术。目前对于预取与缓存技术的研究只是强调对预取算法和替换策略单方面的改进,而缺少对预取算法和替换策略相结合的研究。本文着重从以下几个方面进行深入研究和探讨。首先,在预测模型方面,将序列模式挖掘应用到Web日志中,对序列模式算法PrefixSpan进行改进,并将该算法应用到基于用户访问序列的预测模型中。该预测模型利用前缀树存储用户的访问序列,采用改进的PrefixSpan算法挖掘访问序列中的频繁序列模式,然后与用户当前的访问序列相结合,采用滑动窗口进行预测,得到较高的预测准确性。其次,针对替换策略的文档命中率问题,在替换算法GDSF基础上加入预测机制,提出了基于预测机制的缓存替换算法PGDSF,该算法根据用户当前的访问请求和用户过去的历史访问记录预测用户将来可能访问的对象。在一定的缓存空间内提高了缓存的命中率。再次,在PGDSF替换算法基础上,提出Web缓存与预取一体化模型,使缓存系统与预取系统相结合,提高了网络的服务质量。最后,通过仿真实验对替换算法PGDSF进行验证,证明了替换算法PGDSF在一定的缓存空间内相对于其它替换算法有较高的文档命中率和字节命中率。