Proaktiv cachelagring är ett effektivt sätt att minska trafikträngsel under rusningstid genom att föranmäla populärt innehåll vid den trådlösa nätverkskanten. För att maximera caching effektivitet kräver kunskap om innehåll popularitet profil, som dock ofta inte finns i förväg. I detta dokument föreslår vi först en ny linjär förutsägelsemodell, kallad grupperad linjär modell (GLM) för att uppskatta framtida innehållsförfrågningar baserade på historiska data. Till skillnad från många befintliga verk som antog den statiska innehåll popularitet profil, vår modell kan anpassa sig till den tidsmässiga variationen av innehållet popularitet i praktiska system på grund av ankomsten av nytt innehåll och dynamiken i användarens preferenser. Baserat på de förväntade innehållsförfrågningar, föreslår vi sedan en förstärkning inlärningsstrategi med modellfri acceleration (RMMA) för online cacheersättning genom att ta hänsyn till både cacheträffar och ersättningskostnader. Detta tillvägagångssätt påskyndar inlärningsprocessen i icke-stationär miljö genom att generera imaginära prover för Q-värde uppdateringar. Numeriska resultat baserade på verkliga spår visar att den föreslagna förutsägelsen och lärande baserade online caching politik överträffar alla anses befintliga system. 978-1-5386-4328-0/18/$31.00 ©2018 IEEE
Den grupperade linjära modellen introduceras i REF för att få de förväntade innehållsförfrågningarna, baserat på vilka cachebytet optimeras genom att använda RL med modellfri acceleration.
Using Grouped Linear Prediction and Accelerated Reinforcement Learning for Online Content Caching
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}