ABSTRACT Content caching vid basstationer är en lovande lösning för att möta de stora kraven på mobila datatjänster via cellulära nät. Innehåll caching är ett utmanande problem eftersom det kräver att förutsäga den framtida populariteten av innehållet och de operativa egenskaperna hos de cellulära nätverken. I den här artikeln fokuserar vi på att bygga en algoritm som förbättrar användarnas upplevelsekvalitet (QoE) och minskar nätverkstrafiken. Algoritmen står för användares beteende och egenskaper hos det cellulära nätverket (t.ex. cachestorlek, bandbredd och belastning). Det konstruerade innehållet och nätverket medvetna adaptiv caching system använder en extrem-lärande maskin neurala nätverk för att uppskatta populariteten av innehåll, och blandade-integer linjär programmering för att beräkna var att placera innehållet och välja fysiska cache storlekar i nätverket. Det föreslagna cachesystemet utför samtidigt effektiv cachedistribution och innehållscachelagring. Dessutom är en samtidig perturbation stokastisk approximeringsmetod utvecklad för att minska antalet neuroner i den extrema lärande maskin metoden samtidigt som en tillräcklig prediktiv prestanda upprätthålls. Med hjälp av verkliga data från YouTube och en NS-3 simulator, visar vi hur cachesystemet förbättrar QoE för användare och nätverksprestanda jämfört med branschstandard cachesystem.
Arbetet i REF använder en extrem-lärande maskin neurala nätverk för att uppskatta populariteten av innehåll.
Adaptive Scheme for Caching YouTube Content in a Cellular Network: Machine Learning Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}