[发明专利]一种基于特征融合的合作缓存方法

摘要

本发明公开了一种基于特征融合的合作缓存方法，利用移动互联网的基站数据集，获得用户的内容相似矩阵和位置相似矩阵，所述用户记录包括单个用户在不同时间分别访问的基站和上网内容；对内容相似矩阵和位置相似矩阵进行融合，得到融合后的相似矩阵；利用融合后的相似矩阵对用户进行聚类，得到用户的类别关系；将用户类别关系映射到基站，得到基站的合作关系；根据得到的基站的合作关系，计算基站的缓存策略。本发明利用移动互联网的基站数据集，从基站合作的角度，提出一个新方法，确定基站的缓存内容。

主权项

1.一种基于特征融合的合作缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用移动互联网的基站数据集，获得用户的内容相似矩阵和位置相似矩阵；步骤1的具体实现包括以下子步骤：步骤1.1：统计每个用户访问过的内容集合和位置集合；步骤1.2：令第i个用户访问的内容集合为C_i，第i个用户访问的位置集合为L_i，则第i个用户和第j个用户之间的内容相似度为：其中，那么第i个用户和第j个用户之间的位置相似度为：其中，U_k是内容k的流行程度，N_k是位置k的流行程度；步骤2：对步骤1中的内容相似矩阵和位置相似矩阵进行融合，得到融合后的相似矩阵；步骤2的具体实现包括以下子步骤：步骤2.1：令融合优化式为：其中，P₁、P₂为待融合的相似矩阵，P为待求解的融合矩阵，α、β、λ为可调整系数；步骤2.2：令g(P)＝λ||P||₁；故迭代式为：其中：表示对f(P_k)求梯度，L表示步骤2.1中的融合优化式中的Lipschitz常数，P_k表示第k次迭代的结果；求得：步骤2.3：令y₁＝P₀，t₁＝1，k＝1，L＝L(f)，max_iter为最大迭代次数；执行下述循环：当k＜max_iter，k＝k+1；步骤3：根据步骤2中得到的融合后的相似矩阵对用户进行聚类，得到用户的类别关系；步骤4：将步骤3中得到的用户类别关系映射到基站，得到基站的合作关系；步骤5：根据步骤5中得到的基站的合作关系，计算基站的缓存策略；步骤5的具体实现过程为：设基站B_j上已缓存的内容大小为k，基站B_j的缓存空间为V_j，第i个用户访问的内容集合为C_i；对于每一个内容C_i，检查每一个基站B_j，若V_j‑k＞0，则直接将内容C_i缓存至基站B_j；V_j‑k＝0，将C_i替换当前缓存的内容中收益Profit最小的一个，重新计算总收益TotalProfit，若TotalProfit‑Profit＞0，则替换，若TotalProfit‑Profit≤0，则不做替换；TotalProfit为基站上所有内容的Profit之和；其中：P_ij表示用户向第i个基站请求第j个内容的概率，R_loc为从用户请求的基站获取用户请求的内容的命中率权重，R_remk为从用户请求的基站所在的类的k基站获取用户请求的内容的命中率权重，为一个范围为0～1的值，跟基站k与基站i的距离成反比。