ABSTRACT Populariteten av smarta enheter och ökningen av åtkomsthastigheten är att byta Internet från länkcentrisk (host-to-host) till innehållscentrerad (användare-to-content). Eftersom det primära syftet med användarna är att hitta deras önskade innehåll från Internet, kommer den traditionella värd-till-värd-strukturen att orsaka massor av oanvändbar trafik och minska nätverkets effektivitet. Därefter introduceras innehållscentrerade nätverk (CCN) för att lösa denna pinsamma situation. Som en nyfödd teknik har CCN inte till fullo utforskat sin potential att utnyttja den kunskap som finns inbäddad i innehållet. Därför föreslår vi att man förbättrar CCN:s kapacitet att ta fram information med hjälp av metoder för att driva data. Speciellt lägger vi till en etikett vektor som innehåller funktionsbeskrivningar för varje innehåll, och sedan tillämpa neurala nätverk (NN) för att modellera användarnas beteende och förutsäga deras svar på nytt innehåll. För att ytterligare öka prediktionsnoggrannheten och de potentiella fördelarna grupperar vi användare i olika celler. Beteendet uppsättningar av användare i en cell med olika tidsintervall modelleras av en serie av NNs. Dessutom utformar vi en ny cachepolicy för att förbättra nätverkens cacheeffektivitet. Fördelar i andra aspekter och framtida forskningsinriktningar diskuteras också. Kvantitativa utvärderingar av den föreslagna modellen och cachepolitiken presenteras i slutet av detta dokument. INDEX TERMS Mobil partition, innehållscentriskt nätverk, etikett vektor, neuralt nätverk.
I referens REF, lägga till en etikett vektor som innehåller inslag av innehållsobjekt, NN används för att modellera användarnas beteende och förutsäga deras svar på nya innehållsobjekt.
Content Centric Network With Label Aided User Modeling and Cellular Partition
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}