雾无线接入网内容流行度预测与边缘缓存方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩略词 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-18页 |
| 1.1.1 雾无线接入网络 | 第13-15页 |
| 1.1.2 边缘缓存技术 | 第15-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 内容流行度预测方法 | 第19-21页 |
| 1.2.2 内容缓存与更新方法 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4 组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 基于用户偏好的内容流行度预测方法 | 第25-43页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 在线内容流行度预测算法 | 第26-28页 |
| 2.3 实时内容流行度追踪算法 | 第28页 |
| 2.4 自启动的线下用户偏好学习算法 | 第28-32页 |
| 2.5 预测性能理论分析 | 第32-33页 |
| 2.6 仿真结果 | 第33-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 2.8 附录 | 第39-43页 |
| 2.8.1 定理2.1证明 | 第39-40页 |
| 2.8.2 定理2.2证明 | 第40-41页 |
| 2.8.3 定理2.3证明 | 第41-43页 |
| 第三章 基于内容流行度预测的边缘缓存策略 | 第43-57页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 边缘缓存场景 | 第44-45页 |
| 3.3 高命中率的内容缓存与更新方法 | 第45-49页 |
| 3.3.1 边缘缓存问题建模 | 第45-47页 |
| 3.3.2 边缘缓存策略概述 | 第47-49页 |
| 3.4 缓存性能理论分析 | 第49-51页 |
| 3.4.1 理想缓存策略的缓存命中率 | 第49页 |
| 3.4.2 边缘缓存策略的命中率下界 | 第49-50页 |
| 3.4.3 边缘缓存策略的regret上界 | 第50-51页 |
| 3.5 仿真结果 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 3.7 附录 | 第54-57页 |
| 3.7.1 定理3.1证明 | 第54-55页 |
| 3.7.2 定理3.2证明 | 第55-57页 |
| 第四章 基于学习的边缘缓存框架设计 | 第57-63页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 基于非智能UE的边缘缓存框架设计 | 第57-60页 |
| 4.3 基于智能UE的边缘缓存框架设计 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 作者攻读硕士学位期间撰写的论文和专利 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
