摘要
随着互联网和移动设备的普及，用户对网络服务质量的要求不断提高。
预取技术作为一种有效的优化网络性能、提升用户体验的手段，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的预取方法通常依赖于人工制定的规则或统计模型，难以应对复杂多变的网络环境和用户行为。
神经网络作为一种强大的机器学习工具，具备强大的特征提取和模式识别能力，为预取技术的发展带来了新的机遇。
本文首先介绍了预取技术的基本概念和研究意义，然后重点综述了基于神经网络的预取技术的研究现状，包括常用的神经网络模型、预取策略、数据集以及评价指标等。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来可能的研究方向。
关键词：预取技术；神经网络；深度学习；网络优化；用户体验
1.1预取技术概述预取技术是一种通过预测用户未来可能访问的资源，并提前将这些资源加载到缓存中的技术，其目标是减少用户访问资源的延迟，提升用户体验。
预取技术广泛应用于Web、移动边缘计算、内容分发网络等领域。
1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元interconnected组成。
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