ABSTRACT I informationscentriska nätverk, exakt förutsäga innehåll popularitet kan förbättra prestanda caching. Därför, baserat på programvarudefinierat nätverk (SDN), detta dokument föreslår Deep-Learning-baserad innehåll Popularity Prediction (DLCPP) för att uppnå popularitetsförutsägelsen. DLCPP antar switchens dataresurser och länkar i SDN för att bygga ett distribuerat och omkonfigurerbart nätverk för djupinlärning. För DLCPP bestämmer vi först de mätvärden som kan återspegla förändringar i innehålls popularitet. För det andra samlar varje nätverksnod in data om den rumsliga och tidsmässiga gemensamma fördelningen av dessa mätvärden. Därefter används data som indata till staplade auto kodare (SAE) i DLCPP för att extrahera spatiotemporala funktioner av popularitet. Slutligen omvandlar vi popularitetsförutsägelsen till ett problem med flera klasser genom att diskretisera innehållets popularitet till flera klassificeringar. Softmax klassificerare används för att uppnå innehållet popularitet förutsägelse. Vissa utmaningar för DLCPP tas också upp, såsom att bestämma strukturen av SAE, förverkliga neuronfunktionen på en SDN-omkopplare, och distribuera DLCPP på en OpenFlow-baserad SDN. Samtidigt föreslår vi ett lätt cachesystem som integrerar cacheplacering och cacheersättningscache baserat på popularitetsprognoser och cachekapacitet (CPC). Överflödiga experiment visar bra prestanda av DLCPP, och det uppnår nära till 2,1% till 15% och 5,2% till 40% noggrannhetsförbättringar över neurala nätverk respektive auto regressiv, respektive. CPC drar nytta av DLCPP:s bättre förutsägelsenoggrannhet och kan ge en stadig förbättring av cacheprestandan jämfört med andra dominerande ramverk för hantering av cachefiler. INDEX TERMS Informationscenter nätverk, SDN, djupt lärande, innehåll popularitet förutsägelse, cachesystem.
Stack Auto Encoder, en typ av djupt lärande modell, har använts i REF för att förutsäga innehållets popularitet i en programvarudefinierad nätverksmiljö.
Content Popularity Prediction and Caching for ICN: A Deep Learning Approach With SDN
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}