【摘 要】
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针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度,进而估计本地流行
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆高校市级光通信与网络重点实验室,泛在感知与互联重庆市重点实验室,中国联合网络通信有限公司重庆市分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771082,61871062),重庆市高校创新团队建设计划资助项目(CXTDX201601020)
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针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度,进而估计本地流行内容,然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存,并根据用户偏好的变化,将之实时更新.为进一步减少传输时延,根据用户偏好构建兴趣社区,在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力,选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户.结果表明,所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法,在提高缓存命中率、降低传输时延的同时,增强了用户体验质量.
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