| 专利号 | 2022113102385 | 申请日 | 2022-10-25 | 专利名称 | 一种基于社区发现和加权联邦学习的主动边缘缓存方法 |
| 授权日 | 2023-07-07 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 张海霞;李东阳;袁东风 |
| 主分类号 | H04W8/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于社区发现和加权联邦学习的主动边缘缓存方法，用于选择最佳的缓存用户，制定最优的缓存策略。首先提出一种基于社区发现的用户分组方法，根据用户移动性和社交属性将用户分成不同用户组，随后在每个用户组内计算不同用户的重要程度并选择重要度最高的用户作为缓存节点提供内容分发服务。在此基础上，提出一种基于注意力加权联邦学习的内容流行度预测框架，将注意力加权联邦学习机制与深度学习算法相结合来预测用户未来对不同内容的偏好程度，提高内容流行度预测精度的同时解决了用户隐私泄露的问题。最后，根据预测结果在被选择的缓存用户上缓存热点内容，以实现降低网络传输时延的同时减少网络运营成本的目标。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
