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针对搜索引擎查询结果缓存与预取问题，与传统的基于查询特性相关的方法不同，提出了一种基于用户特性的缓存与预取方法，用于提高搜索引擎系统性能，尤其针对部分用户效果更显著。通过对国内某著名商业搜索引擎用户的查询贡献分析得出，用户对搜索引擎的贡献具有长尾分布特性，结合该特性设计查询结果预测模型来进行预取和分区缓存。在该搜索引擎两个月的大规模真实用户查询日志上的实验结果表明，与传统的基于查询特性的典型方法相比，该方法可以获得3．03％～4．17％的命中率提升，对于查询贡献最大的0．25％的用户群体，可以获得20．5