Den oöverträffade ökningen av trådlös datatrafik utmanar inte bara utformningen och utvecklingen av den trådlösa nätverksarkitekturen, utan skapar också djupgående möjligheter att driva och förbättra framtida nätverk. Samtidigt kan utvecklingen av kommunikations- och datateknik göra nätverkskanten, såsom BS eller UEs, bli intelligent och rik när det gäller data- och kommunikationskapacitet, vilket intuitivt möjliggör big data analytics vid nätverkskanten. I den här artikeln föreslår vi att utforska big data analytics för att avancera kant caching kapacitet, som anses som en lovande strategi för att förbättra nätverkseffektivitet och minska den höga efterfrågan på radioresurser i framtida nätverk. De inlärningsbaserade metoderna för cachelagring av nätkanter diskuteras, där en stor mängd data kan utnyttjas för att uppskatta innehållets popularitet och utveckla en proaktiv cachestrategi. En syn på forskningsinriktningar, utmaningar och möjligheter ges och diskuteras på djupet. För att validera den föreslagna lösningen presenteras en fallstudie och en prestandautvärdering. Numeriska studier visar att flera vinster uppnås genom att använda inlärningsbaserade system för kantcachelagring.
Chang och Al. REF förbättrade nätverkseffektiviteten genom att undersöka analyser av stora data och använda inlärningsbaserade system för cachelagring.
Learn to Cache: Machine Learning for Network Edge Caching in the Big Data Era
{'venue': 'IEEE Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}