[發明專利]一種基于推薦感知和協作邊緣緩存的內容請求處理系統

有效

• 申請號: 202110572916.4
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113672819B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 李秀華;韓蘇寧;明釗;孫川;范琪琳;王悅陽;楊正益;文俊浩;熊慶宇
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F9/50;G06F16/957
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

1.一種基于推薦感知和協作邊緣緩存的內容請求處理系統，其特征在于：包括網絡信息獲取模塊、移動邊緣緩存系統模型搭建模塊、推薦列表生成模塊、用戶體驗質量計算模塊、請求處理策略生成模塊；

所述網絡信息獲取模塊獲取網絡信息；所述網絡信息包括請求的內容；

所述移動邊緣緩存系統模型搭建模塊存儲有移動邊緣緩存系統模型；所述移動邊緣緩存系統模型包括若干終端設備；

所述推薦列表生成模塊調取網絡信息和移動邊緣緩存系統模型，從而生成每個終端設備的推薦列表；所述推薦列表生成模塊將推薦列表傳輸至請求處理策略生成模塊；

所述用戶體驗質量計算模塊存儲用戶體驗質量計算模型；

所述請求處理策略生成模塊根據用戶體驗質量計算模型計算得到請求處理策略；

所述推薦列表生成模塊生成第m個終端設備的推薦列表，步驟包括：

s1)初始化推薦列表集{0}_M×R；M為終端設備的數量，R為每個終端設備推薦列表中最大內容數；

s2)選取請求內容i，并分別計算內容i與其他每個內容之間的相似度；

s3)根據請求內容i與其他每個內容之間的相似度確定第m個終端對其他內容的評分；評分與相似度正相關；

s4)根據每個內容的評分對所有內容降序排列，并將前R個請求內容存儲在推薦列表集中，生成對第m個終端設備的推薦列表；

內容i與內容f之間的相似度sim_i,f如下所示：

式中，U_i和U_f分別表示對內容i和內容f喜愛程度大于閾值l_max的終端設備數量，U_i∪U_f表示對內容i和內容f喜愛程度均大于閾值l_max的終端設備數量；U(m)為和第m個終端有過聯系的內容數量；

實時用戶體驗質量模型的目標函數x如下所示：

x＝max(p_f(αt_m,n,f+βx_m,n,f))?????(2)

式中，α、β分別表示服務質量和推薦質量的權重；p_f表示終端設備和內容之間的請求關系；t_m,n,f表示服務質量；x_m,n,f表示推薦質量；

其中，服務質量如下所示：

式中，表示請求由本地邊緣服務器處理所用的時間；表示第m個終端和本地邊緣服務器之間的內容傳輸速率；h_m,n、b_n,f表示終端設備與邊緣服務器的關聯關系、邊緣服務器和內容之間的緩存關系；Φ_m表示終端傳輸功率；表示請求由協作邊緣服務器處理所用的時間；v_e表示協作邊緣服務器之間內容的平均傳輸速率；表示請求由云端服務器處理所用的時間；v_c表示邊緣服務器和云端服務器之間內容的平均傳輸速率；S_f表示內容f的大小；c_m,n表示無線信道增益；W表示邊緣服務器帶寬；為請求被本地邊緣服務器的服務器處理的表征參數，1表示處理，0表示不處理；為請求由協作邊緣服務器的服務器處理的表征參數，1表示處理，0表示不處理；為請求由云服務器處理的表征參數，1表示處理，0表示不處理；

推薦質量x_m,n,f如下所示：

式中，表示第m個終端對請求由本地邊緣服務器處理時的內容滿意度；l_m,f為第m個終端對內容f的評分；表示第m個終端對請求由協作邊緣服務器處理時的內容滿意度；表示第m個終端對請求由云端服務器處理時的內容滿意度；

所述請求處理策略生成模塊計算請求處理策略的步驟包括：

1)計算當時實時用戶體驗質量模型目標函數值，記為下限加權和

2)判斷內容f是否緩存在本地邊緣服務器或協作邊緣服務器中；若內容f緩存在本地邊緣服務器中，則更新表征參數表征參數表征參數若內容f緩存在協作邊緣服務器中，則更新表征參數表征參數表征參數若內容f均未緩存在終端設備、本地邊緣服務器或協作邊緣服務器中，則更新表征參數表征參數表征參數

3)基于步驟2)的表征參數值，計算實時用戶體驗質量模型目標函數值，記為Y_m；判斷Y_m大于是否成立，若是，則更新下限加權和為Y_m，并進入步驟4)，否則直接進入步驟4)；

4)返回步驟1)，直至生成所有終端設備推薦列表中請求內容的處理方式；將所有處理方式存儲為請求處理策略。