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公开(公告)号：CN116112563A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310091155.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/5682 , H04L67/566 , H04L67/12 , H04L67/62
Abstract: 本发明公开了一种基于流行度预测的双策略自适应缓存替换方法包括：收集设备请求数据；以时间槽为单位统计内容流行度并构建模型数据集；构建基于序列模型Seq2Seq的内容流行度预测模型，进行模型训练并将训练好的流行度预测模型的结构和权重分别保存到文件中。本发明提供的基于流行度预测的双策略自适应缓存替换方法针对工业边缘节点缓存的场景，针对数据流行度随着时间变化的特征，挖掘数据的热度趋势和潮汐性规律，结合传统缓存替换算法以及深度学习的方法提出基于Seq2Seq的双策略自适应缓存替换算法及方法。当预测模型遇到未见过访问流行度的请求序列时，该方法的自适应性成功提高了系统的缓存命中率，降低了网络时延，保障了工业边缘网络的实时服务性能。
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