[发明专利]一种无线网络中的缓存方法、系统及装置

权利要求书

1.一种无线网络中的缓存方法，其特征在于，应用于小基站，所述方法包括：

接收终端发送的获取请求，所述获取请求用于请求获取待获取内容；

若所述小基站缓存的各已存储内容中不存在所述待获取内容，则从自身所属的宏基站中获取所述待获取内容，并向所述终端发送所述待获取内容；

更新所述待获取内容的兴趣评分，所述待获取内容的兴趣评分用于表示用户对所述待获取内容的感兴趣程度；

根据更新后的兴趣评分，确定所述待获取内容的质量评分，所述质量评分用于表示所述待获取内容的请求量变化趋势；

若所述待获取内容的质量评分大于各已存储内容的质量评分中的最低评分，则缓存所述待获取内容，并删除所述最低评分对应的已存储内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述更新所述待获取内容的兴趣评分，包括：

根据所述获取请求确定属性参数，所述属性参数包括使用所述终端登录用户的用户属性参数和所述待获取内容的内容属性参数；

将所述属性参数输入兴趣评估模型，并获取所述兴趣评估模型输出的兴趣概率，所述兴趣概率用于表示所述登录用户对所述待获取内容的感兴趣程度；

将所述待获取内容更新前的兴趣评分、预设的更新常数和所述兴趣概率的总和，作为更新后的待获取内容的兴趣评分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述兴趣评估模型包括用户分支、内容分支和输出层；其中，针对每个分支，所述分支包括一层嵌入层和多层全连接层，所述嵌入层用于确定输入的每个属性参数的历史特征，并将各历史特征进行首尾拼接，得到拼接特征，每个历史特征为一个用户属性参数对应的特征向量或者一个内容属性参数对应的特征向量；所述全连接层用于根据所述拼接特征确定兴趣概率；所述输出层用于拼接用户分支的全连接层确定的兴趣概率与内容分支的全连接层确定的兴趣概率，并将拼接后的概率归一化；

所述将所述属性参数输入兴趣评估模型，包括：

将所述用户属性参数输入所述用户分支，并将所述内容属性参数输入所述内容分支。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的兴趣评分，确定所述待获取内容的质量评分，包括：

根据以下公式确定所述待获取内容的质量评分：

qual＝ζ(time,t_H)*inte

其中，qual为质量评分，time为所述获取请求的发送时刻，inte为更新后的待获取内容的兴趣评分，ζ为趋势评估函数，t_H为请求获取所述待获取内容的获取请求的发送时刻。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过以下公式，更新当前缓存周期内未被请求获取的已缓存内容的兴趣评分：

inte＝inte_old*exp(-γ(C-rank))

其中，针对每个当前缓存周期内未被请求获取的已缓存内容，inte为所述已缓存内容更新后的兴趣评分，inte_old为所述已缓存内容更新前的兴趣评分，γ为调整系数，C为已缓存内容数量，rank为各已缓存内容按照从大到小的顺序排序后所述已缓存内容的排名。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将当前缓存周期接收到的获取请求中包括的属性参数，作为待获取属性参数；

向所述小基站所属的宏基站下的其他小基站和/或所述宏基站发送特征请求，所述特征请求中包括所述待获取属性参数；

若接收到特征响应，则提取所述特征响应包括的所述待获取属性参数对应的待获取历史特征的使用量；

根据所述使用量，融合所述待获取历史特征，将融合后的所述待获取历史特征作为所述待获取属性参数对应的历史特征。