[发明专利]一种基于机器学习的智能Web代理缓存系统及方法

摘要

本发明特别涉及一种基于机器学习的智能Web代理缓存系统及方法。该基于机器学习的智能Web代理缓存系统及方法，在智能Web缓存机制下，结合Web访问过程中数据吞吐量大的特点，针对每个用户的客户端硬件实际情况，合理利用CPU和内存，在Web缓存过程中利用闲置CPU资源，采用基于机器学习的方法对已缓存内容进行训练和学习，为Web用户提前保存对应领域的内容到缓存中，实现在访问过程中一次请求就能读到缓存的高效性和便捷性。

主权项

1.一种基于机器学习的智能Web代理缓存系统，其特征在于：包括监控组件，预处理组件，离线训练组件，缓存分类器，页面爬虫组件，在线交互组件和插件生成组件七部分；其中，监控组件负责利用Jmeter对用户电脑内存和CPU进行监控，形成用户内存使用率和CPU占用率的趋势图；所述在线交互组件负责缓存，与用户进行直接交互，得到用户访问的原始数据；所述预处理组件负对将用户访问的原始数据进行缓存分类，自然语言处理NLP分词和分词过滤；所述离线训练组件则负责在CPU较为空闲，内存占用较少的时候工作，对已有缓存内容进行处理，不断学习和训练优化，从而不断调整缓存分类器；所述缓存分类器根据离线训练组件经多次训练和学习得到的相关参数进行设置，并将其分类；所述页面爬虫组件负责将对应关键字的一些网页爬取出来，按照时间排序，将最新的500条网页记录保存于缓存中；所述插件生成组件负责整合和封装监控组件，预处理组件，离线训练组件，缓存分类器，页面爬虫组件和在线交互组件的内容，并且经过浏览器兼容性处理，形成通用的浏览器插件。