Innehållscachelagring i små basstationer (SBS) eller trådlösa informationsstationer anses vara en lämplig metod för att förbättra effektiviteten i trådlös innehållsleverans. På grund av lagringsbegränsningar är det viktigt att placera det optimala innehållet i lokala cacheminnen. Cache innehåll placering är utmanande eftersom det kräver kunskap om innehållet popularitet distribution, som ofta inte är tillgänglig i förväg. Dessutom är innehåll popularitet föremål för fluktuationer som mobila användare med olika intressen ansluter till caching enhet över tid. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm för kontextmedveten proaktiv placering av cacheinnehåll. Genom att regelbundet observera kontextinformation från anslutna användare, uppdatera cacheinnehållet i enlighet med detta och följa kraven på cacheinnehåll därefter lär sig algoritmen kontextspecifik innehålls popularitet online över tid. Vi härleder en sub-lineär ånger bunden, som kännetecknar inlärningshastigheten och bevisar att vår algoritm asymptotiskt maximerar det genomsnittliga antalet cacheträffar. Dessutom stöder vår algoritm servicedifferentiering genom att tillåta operatörer av caching-enheter att prioritera kundgrupper. Våra numeriska resultat bekräftar att genom att utnyttja kontextuell information överträffar vår algoritm toppmoderna algoritmer i en verklig datauppsättning, med en ökning av antalet cacheträffar på minst 14 %. Detta arbete har överlämnats till IEEE för eventuell publicering. Upphovsrätt kan överföras utan förvarning, varefter denna version inte längre är tillgänglig. En del av detta arbete har publicerats på
Eftersom innehållet popularitet varierar, Muller et al. REF föreslog en algoritm som lär sig sammanhangsspecifik innehåll popularitet genom att regelbundet observera kontextinformation för användare och uppdatera det cachade innehållet.
Context-Aware Proactive Content Caching with Service Differentiation in Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 2, pp. 1024-1036, Feb. 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}