隨著移動互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展,網頁中的內容越來越豐富,網頁字節(jié)數(shù)量不斷增加,這給瀏覽器快速加載網頁帶來了巨大挑戰(zhàn)。目前衡量網頁加載的用戶瀏覽體驗(Web QoE)有很多,較為流行的研究是提高網頁的首屏加載時長(Above the Fold Time,AFT)。本文將AFT作為現(xiàn)有網頁加載中衡量網頁瀏覽體驗的研究指標,不同于整體加載時長(Page Load Time,PLT),由于移動設備的普及及發(fā)展,受限于移動設備屏幕尺寸,AFT對比于整體加載時長能夠更加直觀反應用戶體驗。目前的研究中有一些技術可以降低AFT,然而這類技術依然存在一些不足:1)現(xiàn)有工作通過提升硬件的計算能力、網絡的帶寬的方式降低AFT,無法對影響AFT的因素進行建模理論分析。2)目前還沒有一套成熟的不影響用戶正常瀏覽網頁的AFT測量系統(tǒng)。3)目前在的AFT優(yōu)化系統(tǒng)復雜度過高、不易在終端應用。本文針對上述研究中存在的缺陷,提出了一種新型的輕量級基于網頁重構的AFT優(yōu)化系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠對網頁加載的AFT帶來明顯優(yōu)化。本文主要有三個方面工作:1)對Web QoE建模,理論上分析影響網頁AFT的關鍵因素。2)對于AFT的測量,設計實現(xiàn)一套輕量級的不影響用戶瀏覽體驗的網頁AFT測量的工具。3)設計并實現(xiàn)一套輕量級首屏加載時長優(yōu)化系統(tǒng),能夠給網頁加載帶來AFT優(yōu)化。在系統(tǒng)設計實現(xiàn)上,本文主要有三點貢獻:1)從理論角度分析影響首屏加載時間的關鍵因素,設計實現(xiàn)了一套輕量級的首屏加載時間測量工具;2)針對關鍵路徑上的JavaScript與CSS文件執(zhí)行,引入機器學習分類算法預測出JavaScript執(zhí)行對首屏的影響,基于預測結果調整網頁結構;針對CSS文件存在的樣式被棄用問題,對CSS文件進行優(yōu)化;完成基于網頁重構的首屏加載優(yōu)化系統(tǒng)設計。3)實現(xiàn)了基于網頁重構的首屏加載時長優(yōu)化系統(tǒng)。最后,本文從系統(tǒng)的預測模型的預測精度以及在不同網絡狀態(tài)下對系統(tǒng)的優(yōu)化空間兩個方面對系統(tǒng)進行測試。其中,針對預測模型的測試,本文采取10折交叉驗證的方式對預測系統(tǒng)從不同的特征維度對模型進行測試,結果表明本文預測模型的預測精度高達95%,能夠很好完成預測任務。針對系統(tǒng)優(yōu)化空間的測試,結果表明在網絡條件極好時,系統(tǒng)優(yōu)化后的AFT平均降低30.3%;在網絡條件處于好與一般狀態(tài)時,系統(tǒng)優(yōu)化后的AFT平均降低25%;在網絡條件差時,系統(tǒng)優(yōu)化后的AFT平均降低19.6%;PLT平均降低10%。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.092

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本文編號：2811665