WebPro: A proxy-based approach for low latency web browsing on mobile devices
Notice bibliographique
Résumé
To load a webpage, a web browser first downloads the base HTML file of the page in order to discover the list of objects referenced in the page. This process takes roughly one round-trip time and constitutes a significant portion of the web browsing delay on mobile devices as wireless networks suffer from longer transmission and access delays compared to wired networks. In this work, we propose a solution for eliminating this initial delay, which is transparent to end systems, does not require modifying HTTP, and is well suited for web browsing on mobile devices. Our solution, called WebPro, relies on a network proxy that builds an up-to-date database of resource lists for the websites visited frequently by network users. The proxy resides in the wired part of the network, and hence can afford to pro-actively build and refresh the resource list database periodically. When a request for a webpage comes to the proxy, it simultaneously fetches the base HTML and all referenced objects required to render the webpage using the corresponding resource list stored in the local database. We have built a working prototype of WebPro and have conducted live experiments over WiFi and LTE networks. Our results show an average of 26% reduction in page load time for a mix of popular web sites chosen from categories such as news, sports and shopping. Moreover, in comparison to another best known proxy-based solution, WebPro provides delay reductions ranging from 5% to 51% for a variety of web sites.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».