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，用户对网络内容的需求呈爆炸式增长，网络服务面临着巨大的负载压力。
为了提升用户体验，减轻网络拥塞，预取技术应运而生。
预取技术通过预测用户未来可能访问的内容，提前将其加载到缓存中，当用户实际发起请求时，可以直接从缓存中获取，从而减少延迟，提高访问速度。
2. 本选题国内外研究状况综述
预取技术作为提升网络服务性能的关键技术之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习技术的飞速发展为预取技术带来了新的机遇，基于神经网络的预取方法逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将深入研究基于神经网络的预取技术，从模型设计、训练优化、性能评估等方面展开研究，并结合实际应用场景进行验证。
1. 主要内容
1.预取技术概述:介绍预取技术的概念、分类、应用场景以及面临的挑战，重点阐述神经网络在预取中的优势和应用现状。
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:深入研究预取技术和神经网络的相关文献，了解国内外研究现状、最新进展和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型设计与实现:基于现有的神经网络模型，结合预取任务的特点，设计合理的模型结构，并利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）实现模型的训练和预测。
3.实验设计与分析:选择合适的公开数据集或构建实验场景，设计实验方案，对比不同模型和参数设置的性能表现，并进行统计分析，得出结论。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于[具体神经网络模型，如注意力机制、图神经网络等]的预取模型:针对现有预取模型的不足，结合[具体技术]，提出一种新的模型结构，以提高预取的准确率和效率。
2.设计一种针对预取任务的[具体优化策略，如强化学习、迁移学习等]：针对预取模型训练过程中存在的[具体问题]，提出一种新的优化策略，以提高模型的训练效率和泛化能力。
3.将基于神经网络的预取技术应用于[具体应用场景]：将所提出的预取模型应用于[具体应用场景]，例如[Web预取、视频预加载、移动边缘计算等]，并结合实际数据进行验证，探索其应用价值。
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.李强,王晓东,郭岗,等.基于深度学习的Web预取技术研究综述[J].软件学报,2020,31(6):1725-1753.
2.王振宇,李瑞轩,王兴伟,等.基于深度学习的预取技术研究进展[J].计算机研究与发展,2021,58(11):2347-2369.
3.刘洋,王向阳,李之棠,等.基于深度强化学习的移动边缘缓存预取机制[J].计算机学报,2020,43(01):1-16.
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