[發明專利]一種面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法

在審

• 申請號: 202110297787.2
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113065032A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 翟娜;張佳祺;許志偉;劉文靜;劉利民
• 申請（專利權）人: 內蒙古工業大學
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06F9/50
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

1.一種面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，邊緣計算節點使用可合并計數布隆過濾器(CCBF)中g個比特數組，高效記錄緩存數據，所述可合并技術布隆過濾器由g個比特數組、k個哈希函數、1個偽隨機數發生器、1個聚合比特數組(orBarr)構成；

步驟2，鄰居節點間交換緩存數據的可合并計數布隆過濾器，通過將比特數組清零的方式，刪除冗余數據，隨后合并該節點所有可合并計數布隆過濾器，生成緩存數據的全局視圖CCBF_g；

步驟3，根據CCBF_g中的聚合比特數組確定該節點和其它節點沒有緩存的數據，進行緩存，從而保證鄰居節點間緩存不同的數據。

2.根據權利要求1所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述步驟1中，將每個邊緣計算節點的數據插入到可合并計數布隆過濾器中。

3.根據權利要求1所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述步驟1中：

當數據首次緩存插入到可合并計數布隆過濾器時，用k個哈希函數將輸入數據hash到k個比特數組，隨后將對應單元置1，完成插入操作，其中所述對應單元為哈希函數所映射到的單元；

當數據已經緩存插入到可合并計數布隆過濾器，需要刪除時，用k個哈希函數將輸入數據hash到k個比特數組，隨后將對應單元置0，完成刪除操作。

4.根據權利要求3所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述將對應單元置1的方法是：確定可使用的比特數組，利用偽隨機數發生器根據對應單元已經為1的比特數組的數量確定下一個使用的比特數組，確定后將所述可使用的比特數組的對應單元置1，并將g個比特數組執行按位或操作，更新聚合比特數組，完成插入操作；

所述將對應單元置0的方法是：確定可刪除的比特數組，利用偽隨機數生成器以及counter計數定位上一次添加操作的比特數組，即各個哈希函數操作的單元所在的比特數組，確定后將其對應單元置0，并將g個比特數組單元執行按位或操作，更新聚合比特數組，完成刪除操作。

5.根據權利要求1所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述步驟2中，利用網絡接口交換可合并計數布隆過濾器。

6.根據權利要求1所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述步驟2中，首先判斷節點向鄰居節點請求的可合并計數布隆過濾器中是否存在冗余數據，如果邊緣計算節點待交換可合并計數布隆過濾器中的數據已經存在于鄰居節點中，即存在冗余數據，則通過將比特數組對應單元置0的方式，刪除邊緣計算節點中的重復數據，隨后將邊緣計算節點與鄰居節點中可合并計數布隆過濾器中的數據量進行相加，如果沒有超過可合并計數布隆過濾器的自身容量n，則合并所有可合并計數布隆過濾器，用可合并計數布隆過濾器對應的比特數組執行兩兩按位或操作，同時更新聚合比特數組，生成緩存數據的全局視圖CCBF_g；如果不存在冗余數據，則直接將邊緣計算節點與鄰居節點中可合并計數布隆過濾器中的數據量進行相加。

7.根據權利要求6所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述判斷節點向鄰居節點請求的可合并計數布隆過濾器中是否存在冗余數據的方法是：

用k個哈希函數將輸入數據hash到k個比特數組單元，查詢對應的聚合比特數組是否均為1，如果聚合比特數組均為1，則輸入已存在，即存在冗余數據；否則，輸入不存在，即不存在冗余數據。

8.根據權利要求1所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，所述步驟3中，根據所請求緩存的數據字段的哈希結果，查詢在CCBFg中對應的聚合比特數組是否均為1，如果均為1，則數據存在，將數據忽略，不再進行緩存；如果不均為1，則數據不存在，將數據進行緩存，同時將相應數據插入到CCBFg，從而保證差異化數據生成不同的子模型。

9.根據權利要求8所述面向邊緣網絡集成學習的自適應數據感知與協同緩存方法，其特征在于，通過將所述不同的子模型進行集成學習的方式，獲得高性能的集成結果。