计算机应用

作者：张超, 李可, 范平志

单位：西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 611756

关键词：异构网络,在线热点视频,k近邻模型,流行度预测,缓存更新

基金：国家自然科学基金重点项目（61731017）；中央高校项目（2682015CX072）；国家留学基金委资助项目（201807005038）；四川省科技支撑计划项目（2016GZ0138）。

针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区（SBS）将承载大规模的流量负载问题，提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案（OVCRP）。首先，分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况；然后，构建k近邻模型进行在线热点视频流行度的预测；最后，确定在线热点视频的缓存更新位置。为了选择合适的位置存放在线热点视频，以最小化总体传输时延为目标，建立数学模型，设计整数规划优化算法。仿真实验结果显示，与随机缓存（RANDOM）、最近最少使用（LRU）、最不经常使用（LFU）方案相比，OVCRP在平均缓存命中率和平均访问时延方面具有明显的优势，因此减轻了协作SBS的网络负担。

来源：2019年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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