| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 难点分析和关键技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 时变性流行度预测 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基站环境下缓存协作共享策略 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 流行度估计与缓存替换策略 | 第13-16页 |
| 1.3.2 移动协作缓存共享策略 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文结构与内容安排 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 媒体流行度预测与协作缓存策略介绍 | 第20-34页 |
| 2.1 用户行为特征与流行度估计 | 第20-26页 |
| 2.1.1 用户访问行为特征 | 第20-24页 |
| 2.1.2 流行度指标 | 第24-26页 |
| 2.2 缓存替换策略 | 第26-31页 |
| 2.2.1 缓存记录项 | 第26-30页 |
| 2.2.2 缓存替换 | 第30-31页 |
| 2.3 协作缓存策略 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于指数加权的自适应流行度预测策略 | 第34-50页 |
| 3.1 双路流行度预测模型 | 第34-35页 |
| 3.2 流行度预测 | 第35-38页 |
| 3.2.1 EWMA流行度更新策略 | 第35-37页 |
| 3.2.2 当前流行度预测策略 | 第37-38页 |
| 3.3 用户关注焦点转移速度预估算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 基于访问次数的用户关注焦点转移速度预估 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基于访问间隔的用户关注焦点转移速度预估 | 第40-42页 |
| 3.4 自适应流行度追踪速度调整 | 第42页 |
| 3.5 仿真实验 | 第42-48页 |
| 3.5.1 仿真数据与仿真参数设定 | 第43-44页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于用户访问相似性的缓存共享策略 | 第50-66页 |
| 4.1 用户缓存共享模型 | 第50-54页 |
| 4.1.1 活跃用户 | 第51-52页 |
| 4.1.2 分布式用户缓存共享 | 第52-54页 |
| 4.2 用户访问相似性特征提取和用户聚类 | 第54-57页 |
| 4.2.1 用户访问偏好 | 第54页 |
| 4.2.2 用户偏好相似性度量 | 第54-55页 |
| 4.2.3 用户聚类 | 第55-57页 |
| 4.3 集中式用户缓存共享管理算法 | 第57-59页 |
| 4.3.1 集中式缓存信息管理 | 第57-58页 |
| 4.3.2 集中式缓存替换 | 第58-59页 |
| 4.4 仿真实验 | 第59-64页 |
| 4.4.1 仿真数据与仿真参数设定 | 第59-60页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 研究成果与创新点 | 第66-67页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第74页 |