【摘 要】
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针对雾计算网络架构中的内容下载场景,提出了基于流行度与社交关系的流量卸载策略。首先结合内容流行度的分布情况,基于用户之间的社交信任与社交互惠模型确定出内容中继用户
【机 构】
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西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室,西安财经学院文学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501371),国家科技重大专项资助项目(2017ZX03001012-005),陕西省国际交流合作项目(2015KW-012).
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针对雾计算网络架构中的内容下载场景,提出了基于流行度与社交关系的流量卸载策略。首先结合内容流行度的分布情况,基于用户之间的社交信任与社交互惠模型确定出内容中继用户,然后利用终端直通技术实现用户之间的内容共享,从而有效减小任务请求用户的下载时延,缓解雾计算网络的负载。利用排队论模型对所提策略中的能耗和时延性能进行了分析,仿真结果表明,该方案可以有效降低能耗和时延,同时提高了用户体验和系统性能。
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