Abstract-I detta dokument föreslår och studerar vi optimal proaktiv resursfördelning och efterfrågeformning för datanätverk. Motiverad av de senaste rönen om förutsägbarheten i mänskliga beteendemönster i datanätverk, och uppkomsten av mycket kapabla handhållna enheter, syftar vår design till att jämna ut nätverkstrafiken över tid och minimera kostnaderna för dataleverans. Vårt ramverk använder proaktiva datatjänster samt smarta innehållsrekommendationer för att forma efterfrågan. Proaktiva datatjänster sker under lågtrafiktimmarna baserat på en statistisk förutsägelse om en efterfrågeprofil för varje användare, medan rekommendationen om smart innehåll tilldelar dataobjekt ändrade värderingar för att göra användarnas efterfrågan mindre osäker. Vårt rekommendationssystem syftar därför till att öka prestandan för proaktiva tjänster inom den tillåtna flexibiliteten i användarkraven. Vi genomför en teoretisk resultatanalys som kvantifierar den upplånade kostnadsminskningen genom det föreslagna ramverket. Vi visar att kostnadsminskningsskalorna i samma takt som kostnadsfunktionsskalorna med antalet användare. Dessutom visar vi att efterfrågan som formas genom smart rekommendation strikt minskar de kostnader som uppstår även under proaktiva nedladdningar utan rekommendationer.
I REF, Tadrous et al. använda proaktiv datatjänst samt smarta innehållsrekommendationer för att förutsäga användarnas krav.
Proactive content download and user demand shaping for data networks
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}