【摘 要】
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由于无线边缘节点的缓存空间很小,在流行度已知时主动缓存策略的性能远优于被动缓存。最近,业界开始研究在文件流行度等用户请求行为未知、需要进行预测时的主动边缘缓存,发
【基金项目】
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教育部-中国移动科研基金项目(1-4 MCM2017);国家自然科学基金重点项目(61731002)
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由于无线边缘节点的缓存空间很小,在流行度已知时主动缓存策略的性能远优于被动缓存。最近,业界开始研究在文件流行度等用户请求行为未知、需要进行预测时的主动边缘缓存,发现主动缓存依然优于被动缓存。然而,大多数工作基于合成的数据集或者在推荐系统等领域采集的开源数据集,难以反映无线用户的请求行为。本文采用一个在局部区域每秒记录用户请求视频次数的实测数据集、利用神经网络预测用户在未来短期内的个体和群体行为,基于预测的用户行为信息在宏基站或微基站进行主动缓存。研究结果表明,当采用实测数据集时,由于用户请求行为具有很强的
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