Abstract-I detta papper, kant caching problem i dimma radio access nätverk (F-RAN) undersöks. Genom att maximera den totala träffhastigheten för cache, är problemet med cacheoptimering formulerat för att hitta den optimala policyn. Innehållets popularitet i fråga om tid och rum beaktas ur regionala användares perspektiv. Vi föreslår en online innehåll popularitet förutsägelse algoritm genom att utnyttja innehållsfunktioner och användarnas preferenser, och en offline användare preferens lärande algoritm genom att använda online lutning nedstigning (OGD) metod och följa (proximalt) legaliserad ledare (FTRL-Proximal) metod. Vår föreslagna edge caching policy inte bara kan snabbt förutsäga det framtida innehållet popularitet på ett online-mode med låg komplexitet, men också kan spåra innehållet popularitet med rumslig och temporal popularitet dynamik i tid utan dröjsmål. Dessutom designar vi två inlärningsbaserade edge caching-arkitekturer. Dessutom, vi teoretiskt härleda den övre gränsen för popularitetsförutsägelse fel, den nedre gränsen för cache hit-frekvensen, och beklaga gränsen för den totala cache hit-frekvensen i vår föreslagna kant caching policy. Simuleringsresultat visar att den totala cacheträffen i vår föreslagna politik är överlägsen den traditionella politiken och asymptotiskt närmar sig den optimala prestandan.
Den kant caching optimering problem F-RAN i REF är formulerad för att hitta den optimala policyn genom att maximera den totala cache träffhastigheten.
User Preference Learning-Based Edge Caching for Fog Radio Access Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}