Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Barla Cambazoglu, B." seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Propagating Expiration Decisions in a Search Engine Result Cache
    (Assoc Computing Machinery, 2015) Sazoglu, Fethi Burak; Altingovde, Ismail Sengor; Ozcan, Rifat; Barla Cambazoglu, B.; Ulusoy, Ozgur
    Detecting stale queries in a search engine result cache is an important problem. In this work, we propose a mechanism that propagates the expiration decision for a query to similar queries in the cache to re-adjust their time-to-live values.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Second Chance: A Hybrid Approach for Dynamic Result Caching and Prefetching in Search Engines
    (Assoc Computing Machinery, 2013) Ozcan, Rifat; Altingovde, Ismail Sengor; Barla Cambazoglu, B.; Ulusoy, Ozgur
    Web search engines are known to cache the results of previously issued queries. The stored results typically contain the document summaries and some data that is used to construct the final search result page returned to the user. An alternative strategy is to store in the cache only the result document IDs, which take much less space, allowing results of more queries to be cached. These two strategies lead to an interesting trade-off between the hit rate and the average query response latency. In this work, in order to exploit this trade-off, we propose a hybrid result caching strategy where a dynamic result cache is split into two sections: an HTML cache and a docID cache. Moreover, using a realistic cost model, we evaluate the performance of different result prefetching strategies for the proposed hybrid cache and the baseline HTML-only cache. Finally, we propose a machine learning approach to predict singleton queries, which occur only once in the query stream. We show that when the proposed hybrid result caching strategy is coupled with the singleton query predictor, the hit rate is further improved.

| Malatya Turgut Özal Üniversitesi | Kütüphane | Açık Bilim Politikası | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Malatya Turgut Özal Üniversitesi, Malatya, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim