已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Content Popularity Prediction Towards Location-Aware Mobile Edge Caching

计算机科学 回程(电信) 隐藏物 后悔 利用 算法 数据挖掘 机器学习 基站 计算机网络 计算机安全
作者
Peng Yang,Ning Zhang,Shan Zhang,Li Yu,Junshan Zhang, Shen
出处
期刊:IEEE Transactions on Multimedia [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21 (4): 915-929 被引量:164
标识
DOI:10.1109/tmm.2018.2870521
摘要

Mobile edge caching aims to enable content delivery within the radio access network, which effectively alleviates the backhaul burden and reduces response time. To fully exploit edge storage resources, the most popular contents should be identified and cached. Observing that user demands on certain contents vary greatly at different locations, this paper devises location-customized caching schemes to maximize the total content hit rate. Specifically, a linear model is used to estimate the future content hit rate. For the case with zero-mean noise, a ridge regression-based online algorithm with positive perturbation is proposed. Regret analysis indicates that the hit rate achieved by the proposed algorithm asymptotically approaches that of the optimal caching strategy in the long run. When the noise structure is unknown, an $H_{\infty }$ filter-based online algorithm is devised by taking a prescribed threshold as input, which guarantees prediction accuracy even under the worst-case noise process. Both online algorithms require no training phases and, hence, are robust to the time-varying user demands. The estimation errors of both algorithms are numerically analyzed. Moreover, extensive experiments using real-world datasets are conducted to validate the applicability of the proposed algorithms. It is demonstrated that those algorithms can be applied to scenarios with different noise features, and are able to make adaptive caching decisions, achieving a content hit rate that is comparable to that via the hindsight optimal strategy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
dax大雄完成签到 ,获得积分10
2秒前
CC完成签到,获得积分10
2秒前
支浩阑完成签到,获得积分10
2秒前
好呀好呀发布了新的文献求助10
5秒前
小枣完成签到 ,获得积分10
7秒前
Eunice完成签到,获得积分10
9秒前
CC发布了新的文献求助10
9秒前
gjx完成签到 ,获得积分10
11秒前
CJY完成签到 ,获得积分10
11秒前
WilliamJarvis完成签到 ,获得积分10
12秒前
大胆灵竹发布了新的文献求助10
13秒前
明亮的遥完成签到 ,获得积分0
15秒前
15秒前
up完成签到 ,获得积分10
15秒前
wanci应助深情夏彤采纳,获得10
16秒前
程艳完成签到 ,获得积分10
16秒前
科研通AI5应助zm_qian采纳,获得10
17秒前
19秒前
Wang_JN完成签到 ,获得积分10
19秒前
ASXC完成签到,获得积分20
19秒前
皮卡丘发布了新的文献求助10
20秒前
哔噗哔噗完成签到 ,获得积分10
21秒前
乐乐乐乐乐乐应助momo采纳,获得10
23秒前
ASXC发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
LIU完成签到 ,获得积分10
24秒前
成就书雪完成签到 ,获得积分10
24秒前
duohao2023发布了新的文献求助30
24秒前
mjsdx完成签到,获得积分10
25秒前
29秒前
pengtao919发布了新的文献求助10
29秒前
科目三应助大胆灵竹采纳,获得10
31秒前
zozox完成签到 ,获得积分10
32秒前
友好旭尧发布了新的文献求助10
33秒前
林夕完成签到 ,获得积分10
35秒前
mjsdx发布了新的文献求助10
36秒前
七月完成签到,获得积分10
38秒前
光能使者完成签到,获得积分10
40秒前
46秒前
友好旭尧完成签到,获得积分10
49秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256000
捐赠科研通 3270880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805070
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216