典型文献
基于融合深度兴趣进化单元的DeepFM边缘主动缓存模型研究
文献摘要：
进入5G时代,数据流量激增,给现有的无线网络通信体系结构和技术带来了挑战.相较于追求更有效率的频谱或布署更多基站的方法而言,边缘主动缓存技术通过拉近请求内容与用户之间的距离,减少请求内容在通信网络中传输的代价消耗,使用户获得更快的响应速度,提高了用户体验.但受限于边缘基站缓存空间及用户请求内容的多样性,边缘主动缓存内容的精确度以及用户的体验还有很大的提升空间,因此提出一种融合深度兴趣进化单元的DeepFM边缘缓存策略,利用兴趣进化单元对用户兴趣变化过程建模,挖掘用户隐藏状态,最后通过DeepFM模型对用户高阶特征及交叉特征影响情况进行学习,最终获得符合用户兴趣偏好的未来可能请求的缓存内容集合.实验表明:该方法能够有效减少网络拥塞并提高用户的使用体验度.
文献关键词：
边缘主动缓存;通信网络;深度兴趣进化网络;DeepFM;代价消耗;网络拥塞;回程负载
中图分类号：
作者姓名：
刘伦珲;吴丽萍
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院
文献出处：
引用格式：
[1]刘伦珲;吴丽萍-.基于融合深度兴趣进化单元的DeepFM边缘主动缓存模型研究)[J].化工自动化及仪表,2022(06):738-745,799
A类：
边缘主动缓存,代价消耗,深度兴趣进化网络,回程负载
B类：
DeepFM,数据流量,激增,无线网络通信,通信体系,体系结构,布署,多基站,缓存技术,拉近,请求,通信网络,响应速度,用户体验,受限于,提升空间,边缘缓存,缓存策略,用户兴趣变化,变化过程,过程建模,交叉特征,影响情况,兴趣偏好,未来可能,网络拥塞,使用体验
AB值：
0.301855
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