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研究生:徐章嘉
研究生(外文):Chang-Chia Hsu
論文名稱:透過使用者行為為基礎降低網路平台 API 存取次數
論文名稱(外文):User Behavior-based Information to Reduce the Number of Accessing Network Platform API
指導教授:陳育威陳育威引用關係
口試委員:吳建文陳世賢陳育威
口試日期:2016-06-08
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:資訊與財金管理系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:104
語文別:中文
中文關鍵詞:應用程式介面快取預先擷取
外文關鍵詞:APICachingPrefetching
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Web服務的盛行,使第三方的地理資訊API(Application Programming Interface)在獲得大量應用後,使得Web平台能夠提供更多的資訊,但問題也應運而生,比如我們無法確認使用者與第三方平台的連線是否正常?是否能夠正常存取API讓服務能正常運作?另外第三方平台回應及連線的速度,以及使用API產生的成本也是應考量的問題,而Web平台對於使用者體驗要求較高,速度會顯著的影響使用者體驗,進而影響使用者繼續使用的意願,因此減少延遲時間將是此篇論文首要解決的重要議題。
而快取是Web服務上經常被使用的加速方式,而快取的效率及準確度,能夠決定此快取是優良與否,若能以使用者行為為基礎,了解使用者的習慣與想法,並且套用在預取的設計上,就能夠提升效率跟準確度。此篇論文將會透過使用者行為紀錄及分析,以預測使用者行為,並且依據分析後結果,對API進行預取行為,以降低延遲,提升載入速度。
Due to the prevalence of Web services API (Application Programming Interface), the applications include the third-party geographic information API are growing in popularity. Web platform can provide more information, but some problems are emerged. For example, we are unable to confirm connections between users and third-party, successfully accessing API, response time and connection speed, cost of the use of API, and so on. Connection speed will significantly impact the user experience and effects users to visit a web site again. Thus, reduction of delay time is the key issue in this article.

Cache is often used to reduce the access time for Web services. In this article, based on the user behavior, a prefetching scheme is proposed. The experiment results show that not only the wait time of users but also the number of accessing network platform API are significantly reduced.
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 2
第二章 文獻探討 3
2.1 API 3
2.1.1 Information Services API 3
2.1.2 Google Places API 4
2.1.3 JSON 5
2.2網路快取 7
2.3預先擷取機制之探討 8
2.3.1 Access Tree演算法 8
2.3.2 Domain-Top 演算法 11
第三章 系統架構與設計 13
3.1 系統架構 15
3.2 存取處理 15
3.3 分析模組 16
3.4 預取模組 17
3.5 預取工作時段 18
第四章 實驗結果與分析 19
4.1實驗配置 19
4.2實驗結果 20
4.2.1 使用者等待時間 20
4.2.2 預取命中率 22
4.2.3 API存取次數 24
4.2.4 計算時間 27
第五章 結論與未來展望 28
5.1 結論 28
5.2 研究限制與未來展望 29
參考文獻 30
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