带有特征感知的D2D内容缓存策略

• 作者: 李金科 杨静
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘网络 D2D通信 内容缓存 探索-利用 价值预测
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2201-2207
• 页数: 7页
• 分类号: TN919
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT190691

摘要

设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存.该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法.价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本.首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值,然后通过用户社交关系计算未来价值.微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务,宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容.仿真结果表明,该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量,与其他方法相比降低时延约20％～40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静		42	102	5.0	6.0
2	李金科		1	0	0.0	0.0