MACHINE LEARNING METHOD TO IDENTIFY INDEPENDENT TASKS FOR PARALLEL LAYOUT IN WEB BROWSERS

摘要

웹 페이지 렌더링을 가속화하기 위한 방법들 및 디바이스들은 웹 페이지들을 프로세싱하고 웹 페이지 엘리먼트 정보를 수집하는 것, 웹 페이지 엘리먼트 정보에 상관되는 레이아웃 독립성의 패턴들을 식별하기 위하여, 수집된 웹 페이지 엘리먼트 정보 상에서 머신 학습 분석을 수행하는 것, 및 웹 페이지 스크립트의 엘리먼트 정보에 기초하여 서브-트리 독립성을 예측하기 위하여 분류자를 트레이닝하는 것을 포함한다. 예측된 서브-트리 독립성은 페이지를 렌더링하는데 필요한 시간을 감소시키기 위하여 렌더링될 웹 페이지의 부분들을 동시에 프로세싱하도록 사용될 수 있다. 서브-트리들은 조건부 독립적일 수 있으며, 이 경우에 조건부 독립적인 서브-트리들은 서브-트리들을 독립적인 것으로 렌더링하기 위하여 데이터를 추측하거나 또는 서브-트리를 독립적인 것으로 렌더링하기 위하여 특정 정보를 획득할 태스크를 수행함으로써 독립적인 것으로 만들어질 수 있다.