【摘 要】
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针对如何提高信息中心网络的网内缓存性能,提出了一种基于概念漂移学习(concept drift learning,简称CDL)的自适应缓存策略.考虑到节点数据和内容数据的相互感知对缓存性能的
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校控制工程学院,东北大学软件学院,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(71325002);辽宁省高校创新团队支持计划(LT2016007);国家自然科学基金(61572123);教育部-中国移动科研基金(MCM20160201);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014327)~~
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针对如何提高信息中心网络的网内缓存性能,提出了一种基于概念漂移学习(concept drift learning,简称CDL)的自适应缓存策略.考虑到节点数据和内容数据的相互感知对缓存性能的影响,将节点和内容的状态数据流作为网络资源,对提取的多维状态属性数据和缓存匹配数据进行分析挖掘,利用学习到的状态属性与缓存匹配之间的函数映射关系,即概念,对未来时期内的节点与内容间的匹配关系进行预测.为提高匹配算法的准确度,在学习过程中,提出了一种基于信息熵的概念漂移识别算法,当根据状态属性的信息熵变识别出漂移后,利用
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