Abstract-Content caching är en lovande metod i egg computing för att hantera den explosiva tillväxten av mobila data på 5G-nätverk, där innehållet vanligtvis placeras på lokala cache för snabb och repetitiv dataåtkomst. På grund av kapacitetsgränsen för cache, är det viktigt att förutsäga populariteten av filer och cache dessa populära. Men den fluktuerade populariteten av filer gör förutsägelsen en mycket utmanande uppgift. För att ta itu med denna utmaning föreslår många nya arbeten inlärningsbaserade metoder som samlar in användarnas data centralt för utbildning, men de medför en viktig fråga: användarna kanske inte litar på den centrala servern och därför tvekar att ladda upp sina privata data. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett Federated learning based Proactive Content Caching (FPCC), som inte behöver samla användarnas data centralt för utbildning. FPCC bygger på en hierarkisk arkitektur där servern aggregerar användarnas uppdateringar med hjälp av federerat medelvärde, och varje användare utför utbildning på sina lokala data med hybridfiltrering på staplade autokodrar. De experimentella resultaten visar att, utan att samla in användarens privata data, vårt system fortfarande överträffar andra lärande-baserade caching algoritmer som m--greedy och Thompson provtagning i termer av cacheeffektivitet.
Yu m.fl. arbetade med federerad inlärning baserad proaktiv innehåll caching (FPCC) REF.
Federated Learning Based Proactive Content Caching in Edge Computing
{'venue': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2018 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}