[发明专利]基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法，其特征在于，包括：

响应客户端的预测请求，提取该用户的历史行为信息，和/或通过网络爬虫爬取公开的互联网信息，搜集与该用户历史行为信息相关的数据；

根据所述历史行为信息，和/或与该用户历史行为信息相关的数据，预测该用户在未来可能访问的软件模块，并生成软件模块列表；所述软件模块列表作为预测结果，按该用户的兴趣度降序排列；其中，所述软件模块为用户获取服务的单位；

根据所述软件模块列表，更新本地缓存的软件模块。

2.如权利要求1所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述软件模块列表，更新本地缓存的软件模块，具体的：

根据所述软件模块列表，遍历本地缓存的软件模块；

下载所述软件模块列表中区别于本地缓存剩下的软件模块，并保存至本地缓存；其中，本地缓存的软件模块按该用户的兴趣度降序排列。

3.如权利要求1或2所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法，其特征在于，还包括：

通过流量分析设定各软件模块的开销，并赋予相应的权值；

通过Zipf法则和用户的访问规律，得出软件模块被访问的概率，进而根据访问次数、使用时间、访问行为，以及权值，计算该用户对各个软件模块的兴趣度。

4.如权利要求2所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法，其特征在于，还包括：

在本地缓存空间不足时，根据该用户对软件模块的兴趣度，将下载的软件模块置换本地缓存中的软件模块。

5.如权利要求1所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述历史行为信息，和/或与该用户历史行为信息相关的数据，预测该用户在未来可能访问的软件模块，并生成软件模块列表，具体的：

根据所述历史行为信息，和/或与该用户历史行为信息相关的数据，统计该用户的访问规律，并以此预测该用户在未来可能访问的软件模块；其中，

所述统计该用户的访问规律，包括：归纳该用户的请求序列，并匹配出最长的序列；或者基于访问概率的预取算法，通过建立用户访问的模型，分析计算某个资源被访问的概率；又或者基于对象流行度的预取算法，通过挖掘日志文件，得出按流行度降序排列的目标的对象。

6.一种基于用户行为分析的软件模块缓存预取装置，其特征在于，包括：

请求响应模块，用于响应客户端的预测请求；

信息提取模块，用于提取该用户的历史行为信息，以及通过网络爬虫爬取公开的互联网信息，搜集与该用户历史行为信息相关的数据；

预测模块，用于根据所述历史行为信息，和/或与该用户历史行为信息相关的数据，预测该用户在未来可能访问的软件模块，并生成软件模块列表；

缓存置换模块，用于根据所述软件模块列表，更新本地缓存的软件模块。

7.一种基于用户行为分析的软件模块缓存预取装置，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5任一项所述的基于用户行为分析的软件模块缓存预取方法。