Abstract-This paper presents Trend-Caching, en ny cache ersättningsmetod som optimerar cache prestanda enligt trenderna för videoinnehåll. Trend-Caching lär sig uttryckligen populariteten trenden för videoinnehåll och använder den för att avgöra vilken video den ska lagra och vilken den bör vräka från cache. Popularitet lär sig på nätet och kräver ingen utbildningsfas, därför är den mer lyhörd för ständigt föränderliga trender i videor. Vi bevisar att inlärning beklaga av Trend-Caching (dvs. gapet mellan den hit rate som uppnås av Trend-Caching och att genom den optimala caching policy med baksyn) är sublinear i antalet videoförfrågningar, vilket garanterar både snabb konvergens och asymptotiskt optimal cache hit rate. Vi ytterligare validera effektiviteten av Trend-Caching genom att tillämpa det på en film.douban.com dataset som innehåller över 38 miljoner förfrågningar. Våra resultat visar betydande cache träffhastighetslyft jämfört med befintliga algoritmer, och förbättringarna kan överstiga 40% när cachekapaciteten är begränsad. Dessutom har Trend-Caching låg komplexitet.
I REF föreslås en cache ersättningsmetod, Trend-Caching, som optimerar caching prestanda enligt popularitetstrender för videoinnehåll.
Trend-Aware Video Caching Through Online Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}