1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动设备的普及，用户对网络服务质量的要求越来越高，尤其是在网络延迟方面。
网络延迟是影响用户体验的重要因素之一，过高的延迟会导致网页加载缓慢、视频卡顿等问题，严重影响用户体验。
预取技术作为一种有效的网络优化手段，能够通过预测用户未来的访问请求，提前将相关资源加载到本地缓存中，从而减少用户访问时的延迟，提高用户体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对预取技术进行了大量的研究，取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内在预取技术方面的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在深入研究神经网络和预取技术的基础上，设计和实现一种基于神经网络的预取模型，并通过实验验证其有效性。
1. 主要内容
1.研究神经网络模型：深入研究各种神经网络模型，如RNN、LSTM等，分析其特点和适用场景，为预取模型的设计提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解预取技术、神经网络等方面的研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.数据收集与分析：收集用户访问行为数据，例如用户访问日志、网页内容等，并对数据进行清洗、预处理和分析，提取有效的特征信息。
3.模型设计与实现：基于所选神经网络模型，设计预取模型的结构，确定模型的输入输出、隐藏层数、激活函数等参数，并利用深度学习框架实现模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于神经网络的预取模型，利用神经网络强大的学习能力，提高预取的准确性和效率。
2.结合用户访问行为特征，设计更加精准的预取策略，例如根据用户访问时间、访问频率等信息，预测用户未来的访问需求。
3.通过实验验证所提出的预取模型的有效性，并与传统预取方法进行比较，分析其优缺点。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘洋,沈俊.基于深度学习的Web预取技术研究综述[J].计算机应用研究,2022,39(01):1-9.
2.王凯,杜小勇,彭超.基于卷积神经网络的Web用户下一步兴趣预测[J].计算机研究与发展,2018,55(02):250-258.
3.李晓光,王怀民,郭雷,等.基于深度学习的云存储缓存预取策略研究综述[J].软件学报,2021,32(02):379-401.
