已有邊緣緩存技術研究假設已知固定的全局流行度,忽略了反映基站接收到的內容請求歷史中的流行度地域差異特性和動態(tài)特性,為此,提出了一種基于本地內容流行度預測的內容部署策略.首先,考慮流行度的地域特性,將內容請求歷史記錄相似的小基站分簇;然后,使用線性回歸方法預測每個小基站簇群的本地內容流行度,基于預測的本地內容流行度,利用隨機幾何和凸優(yōu)化理論求得次優(yōu)內容部署決策;最后,基于真實數(shù)據(jù)集的實驗驗證了所提算法性能以及相應的緩存系統(tǒng)性能.仿真結果表明,所提算法優(yōu)于對比算法的緩存命中率性能. 

【文章來源】：北京郵電大學學報. 2020年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
1 System model and problem
    1.1 System model
    1.2 Problem formulation
2 Local vs global popularity
    2.1 Time-varying popularity model
    2.2 Hit probability performance with geograph-ical locality of content
3 Content placement scheme
    3.1 SBSs clustering
    3.2 Popularity prediction
    3.3 Content placement
4 Simulations and performance anal-ysis
    4.1 Evaluation for prediction accuracy
    4.2 Evaluation for system performance
5 Conclusions



本文編號：2944191