诺基亚⻉尔实验室和美国纽约大学、美国兰卡斯特大学管理学院合著的论文《 To Block or Not to Block: Accelerating Mobile Web Pages On-The-Fly Through JavaScript Classification 》设计了一个服务 - SlimWeb 通过识别并删除网页的⾮关键 JS 以优化性能。 ML 驱动的 JS 分类器，以 90% 的准确率对 JS 元素进行分类；一个易于安装的浏览器插件，为移动用户提供较轻版本的网页；与原始页面相比，页面加载时间减少了 50%，与最先进的解决方案（ JSCleaner ）相比减少了 30% 以上；用户体验提高 60%以上，同时保持与原始页面 90%以上的相似度； SlimWeb 包含三大部分： ML Classifier：机器学习创建的 JS 分类器。服务爬取流⾏的⽹⻚，识别这些⻚⾯中使⽤的 JS 元素，然后使⽤分类器标记这些元素并将它们的类别存储在数据库中SlimWeb Service：JS 标签服务。它会定期更新标签并与终端的浏览器插件同步。SlimWeb plugin: 浏览器插件，负责拦截⾮关键的 JS 元素。这些元素是根据从服务收到的标签。当⽤⼾请求⽹⻚时，插件⾸先检查每个 JS 元素是否在本地可⽤的标签，以便⽴即阻⽌⾮关键元素。在没有标签的情况下，插件认为相应的 JS 元素是关键的，并从 Web 请求它。 阅读全文：一分钟读论文：《通过 JS 分类即时加速移动网页》
