工程科学学报

2020, v.42;No.315(07) 930-938

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用户属性感知的移动社交网络边缘缓存机制
User-aware edge-caching mechanism for mobile social network

杨静;武佳;李红霞;

摘要(Abstract):

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.

关键词(KeyWords): 移动社交网络;边缘缓存;流行度预测;隐语义模型;社会属性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 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)

作者(Author): 杨静;武佳;李红霞;

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参考文献(References):

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