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提出了一种自适应PPM(Prediction by Partial Match)预测模型:PAPPM。该模型能在预测过程中使用基于熵的自适应选阶策略选择最优阶,降低了预测开销。而且,它能根据当前用户访问的Web序列实时地更新预测模型,保证了预测模型的新鲜度。实验表明,PAPPM提高了预测精度和预测命中率,适用于在线Web预取。