【摘 要】
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近年来,随着智能终端设备的快速增长,数据流量呈现爆炸式增长,给移动网络的架构带来极大的压力。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的出现,可以在移动网络边缘部署计算、存储服务,从而实现业务的就近处理。移动边缘计算中的缓存技术,通过在边缘节点来缓存文件以分担移动核心网络的压力,目前已成为一种经济高效的解决方案来减轻网络拥堵、满足用户体验质量（Qo E）。移动边缘计算缓存策
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近年来,随着智能终端设备的快速增长,数据流量呈现爆炸式增长,给移动网络的架构带来极大的压力。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的出现,可以在移动网络边缘部署计算、存储服务,从而实现业务的就近处理。移动边缘计算中的缓存技术,通过在边缘节点来缓存文件以分担移动核心网络的压力,目前已成为一种经济高效的解决方案来减轻网络拥堵、满足用户体验质量（Qo E）。移动边缘计算缓存策略既应该对缓存放置位置做出合理的解答,又应该解决缓存何种内容的问题,而用户移动性以及用户对内容偏好的变化给缓存策略的研究带来了挑战。因此,提出合理有效的缓存策略是目前亟待解决的问题之一。针对上述问题,本文研究了移动边缘计算场景下的缓存策略。通过预测得到用户的下一时刻位置以及感兴趣视频内容,使用缓存放置策略获得该位置附近的最佳边缘节点,将其作为兴趣内容的缓存放置位置,由其为用户提供服务,以实现用户的就近获取,并提高缓存命中率。本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于移动感知的移动边缘计算缓存放置策略（Mobility-Aware Cache Placement Strategy,MACPS）。该策略在用户移动的过程中寻找用户附近的最佳边缘节点作为缓存位置并为其提供服务。以最小化边缘计算系统整体能耗为目标建立最优化模型,通过改进的差分进化算法进行求解。由于边缘服务器的缓存空间有限且价格较高昂,因此本文设计了一种基于文件流行度的缓存替换算法（Cache Replacement Algorithm Based on File Popularity,CRAFP）,将流行度高的数据文件进行缓存替换。仿真结果表明,该策略相比于传统的LRU和FIFO策略来说,在能耗和时延降低的情况下,缓存命中率也得到了有效地提高,能很好的满足用户的服务质量需求。（2）提出了一种基于用户位置和兴趣预测的移动边缘计算缓存策略,设计了一种基于预测的智能边缘缓存机制（Edge Intelligent Caching,EICache）。首先,基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）模型对用户的历史位置数据进行训练,进而实现用户的移动性预测,获得用户下一时刻的位置;其次,基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）对用户观看视频的历史记录进行训练预测,得到用户感兴趣视频种类;最后,提前将用户感兴趣内容缓存在最佳边缘节点上。实验结果表明,该策略具有较高的缓存命中率。通过对历史数据学习,解决了用户移动性和个人喜好对缓存带来的影响,确保了服务质量。
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