Exploiting temporal query behavior for improving result cache accuracy in web search engines
Arama motorlarında sorgu zamansallığını kullanarak cevap önbelleği eniyileme
- Tez No: 460824
- Danışmanlar: DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR, DR. TAYFUN KÜÇÜKYILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Arama motorları için kullanıcı sorgularına hızlı ve zamanında cevap verebilmek önemli bir gereksinimdir. Cevap zamanını iyilemek için yaygın olarak kullanılanılan temel tekniklerden biri cavap sayfalarının önbelleklenmesidir. Birçok farklı bilgiyi hafıza gibi hızlı erişim yeteneğine sahip bir yapıda saklayarak önbellekler arama motorlarına daha kabul edilebilir bir cevap zamanı elde etme olanağı sağlarlar. Kullanıcı sorgularının anonim ve küresel yapısından dolayı arama motorları yaygın olarak zamana bağlı olmayan yapılar olarak algılanmışlardır. Yani, ara motoru siteleri sürekli olarak kendilerine gönderilmiş olan dünyanın her yerinden gelen sorgulara gün boyu cevap vermektedirler. Araştırmalarımız sırasında, bu fenomeni inceledir ve veri merkezlerinin, yani bir arama motorunun altyapı taşlarının, yüksek seviyede sorgu zamansallığının etkisi altında kaldığını farkettik. Bu çalışmamızda amacımız sorgu zamansallığını kullanan yeni bir önbellek yapısı önermek ve bu şekilde önbellek başarısını artırmaktır. Bu amaçla en gelişkin teknoloji olarak kabul edilen Statik-Dinamik Önbellek (SDC) inceleyerek üzerine sorgu zamansallığını kullanan değişiklikler önerdik. Yapılan deneyler önerdiğimiz önbellek yapısının önbellek cevaplama oranını %3 kadar artırdığını göstermektedir ki bu yapılabilecek maksimum eniyilemenin neredeyse %25'ine denk gelmektedir.
Özet (Çeviri)
In Web Search Engines responding to the user queries in a timely fashion is an important requirement. One of the integral techniques to improve the response time of a search engine is caching. By storing different types of information in a fast access memory storage, caching achieves a higher availability and better response times for the search engine. Due to anonymous and global access pattern of the queries, search engines are often considered timeless frameworks. That is, search engine sites constantly respond to queries that are submitted all around the world at an almost constant pace throughout the day. During our studies, we evaluate this phenomenon and come to the conclusion that each of the data centers, which in cooperation form the general infrastructure of a general purpose search engine in fact realizes high levels of query temporality. In this work, we aim to apply and exploit the temporal behavior of the submitted queries to improve the cache accuracy by proposing a new caching architecture. To this end, we improved the state-of-the-art result caching framework Static-Dynamic Cache (SDC) and modified it in order to incorporate query temporality. Our experiments show that the proposed caching framework improves the hit rate of a result cache up to 3%, which is roughly 25% of the possible room for improvement.
Benzer Tezler
- Character-level dilated deep neural networks for web attack detection
Ağ yöresi saldırılarının belirlenmesi için karakter düzeyinde seyreltilmiş derin sinir ağları
NAZANIN MOARREF
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Tersinir video damgalama
Tersinir video damgalama
BURHAN BARAKLI
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CABİR VURAL
- Semantic segmentation of RGBD videos with recurrent fully convolutional neural networks
RGBD videoların özyinelemeli tamamen konvolüsyonel yapay sinir ağları ile semantik bölütlenmesi
EKREM EMRE YURDAKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL YEMEZ
- Compression of geometry videos by 3D-SPECK wavelet coder
Geometri videolarının 3D-SPECK wavelet kodlayıcı ile kodlanması
CANAN GÜLBAK BAHÇE
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Modeling speech transcriptions for automatic assessment of depression severity
Depresyon şiddeti değerlendirmesi için konuşma çevriyazılarının modellenmesi
ERGÜN BATUHAN KAYNAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ DİBEKLİOĞLU