Tidigare verk i en design caching policy skiljer inte innehåll popularitet med användarens preferenser. I den här artikeln illustrerar vi cachingvinsten genom att utnyttja enskilda användares beteende i att skicka förfrågningar. Efter att ha visat kopplingen mellan de två koncepten ger vi en modell för att syntetisera användarens preferenser från innehålls popularitet. Vi optimerar sedan caching policyn med kunskap om användarens preferenser och aktivitetsnivå för att maximera avlastningsannolikheten för cache-aktiverad enhet-till-enhet-kommunikation, och utveckla en låg-komplexitet algoritm för att hitta lösningen. För att lära användaren preferenser, modellerar vi användaren begär beteende till probabilistiska latent semantisk analys, och lära sig modellparametrarna genom förväntan maximisering algoritm. Genom att analysera en Moviens datauppsättning, finner vi att användarens preferenser är mindre lika, och aktivitetsnivån och ämnespreferensen för varje användare förändras långsamt över tid. Baserat på denna observation introducerar vi en tidigare kunskapsbaserad inlärningsalgoritm för användarpreferenser, vilket kan förkorta inlärningstiden. Simuleringsresultat visar en anmärkningsvärd resultatvinst av cachepolicyn med användarens företräde framför befintlig policy med innehåll popularitet, både med realistiska datauppsättning och syntetiska data validerade av den verkliga datamängden.
Framför allt är perspektivet på individuell användarpreferens i innehållsförfrågningar mer rimligt för caching policy design i enhet-till-enhet (D2D) kommunikationsscenario REF.
Caching Policy for Cache-Enabled D2D Communications by Learning User Preference
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}