Indexed by：
Abstract：
本发明涉及一种基于有效联邦学习的移动边缘缓存优化方法，属物联网、人工智能领域。该方法考虑单基站范围内用户移动性和内容流行度不断变化的情况，通过预测内容流行度，将请求内容提前放置到边缘缓存来提高缓存命中率。具体利用RWP随机路径点模型得到用户时刻轨迹表模拟用户的移动路径，考虑到本地训练消耗，通过聚类与阈值结合的方式选择参与FL本地训练的用户，用注意力机制控制模型权重进行全局模型聚合，根据得到的全局预测模型，提前将预测的请求内容缓存到服务器来提高缓存命中率。该方法利用联邦学习方法，优化客户端选择和权重聚合，实现有效的联邦学习方法以此减少本地训练消耗，提高缓存命中率。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： WOCN22092686
Filing Date： 2022-05-13
Publication Date： 2023-09-14
Pub. No.： WO2023168824A1
Applicants： Beijing University Of Technology
Legal Status： 进入国家阶段-PCT有效期内
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
