【摘 要】
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为了提高雾无线接入网(Fog-Radio Access Networks,F-RAN)的边缘缓存效率,提出一种基于用户偏好预测和内容流行度预测的协作式内容缓存策略。首先,利用主题模型中隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型动态地预测用户偏好;其次,利用网络中不同设备之间的拓扑关系和已预测的用户偏好以在线的方式预测内容流行度的变化,并且结合基站之间的相关度,以减少缓存内容文件的重复率;最后,以最大化缓存命中率为目标,利用强化学习中的Q-learning算法获得
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西省信息通信网络及安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(62071377,61801382,61901367),陕西省自然科学基金(2019JZ-06,2020JQ-849)。
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为了提高雾无线接入网(Fog-Radio Access Networks,F-RAN)的边缘缓存效率,提出一种基于用户偏好预测和内容流行度预测的协作式内容缓存策略。首先,利用主题模型中隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型动态地预测用户偏好;其次,利用网络中不同设备之间的拓扑关系和已预测的用户偏好以在线的方式预测内容流行度的变化,并且结合基站之间的相关度,以减少缓存内容文件的重复率;最后,以最大化缓存命中率为目标,利用强化学习中的Q-learning算法获得
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