Abstract-optimal cache innehåll placering i en trådlös liten cell basstation (sBS) med begränsad backhaul kapacitet studeras. SBS har ett stort cacheminne och tillhandahåller selektiv avlastning på innehållsnivå genom att leverera innehåll med hög datahastighet till användare inom sitt täckningsområde. Målet med sBS content controller (CC) är att lagra det mest populära innehållet i sBS-cacheminnet så att den maximala mängden data kan hämtas direkt bildar SBS, inte förlita sig på de begränsade backhaul resurser under topptrafik perioder. Om popularitetsprofilen är känd i förväg, minskar problemet till en knapsack problem. Det antas dock i detta arbete att popularitetsprofilen för filerna inte är känd av CC, och det kan bara observera den omedelbara efterfrågan på det cachade innehållet. Därför optimeras placeringen av cacheinnehåll utifrån efterfrågehistoriken. Genom att uppdatera cacheinnehållet med jämna mellanrum försöker CC lära sig popularitetsprofilen, samtidigt som man utnyttjar den begränsade cachekapaciteten på bästa möjliga sätt. Tre algoritmer studeras för detta cacheinnehåll placering problem, vilket leder till olika exploatering-exploatering kompromisser. Vi tillhandahåller omfattande numeriska simuleringar för att studera tid-evolutionen av dessa algoritmer, och effekten av systemparametrarna, såsom antalet filer, antalet användare, cachestorleken, och skevheten i popularitetsprofilen, på prestandan. Det visas att de föreslagna algoritmerna snabbt lär sig popularitetsprofilen för ett brett spektrum av systemparametrar.
I REF modelleras problemet med innehållsersättning som ett multi-armade banditproblem och online-algoritmer är utformade för att lära sig popularitetsprofilen för varje innehåll.
Learning-based optimization of cache content in a small cell base station
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}