[发明专利]一种雾计算网络中基于联邦学习的内容缓存方法有效
| 申请号： | 202010806971.0 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111935784B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 崔太平;肖佗;彭贻;陈前斌 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04W28/14 | 分类号： | H04W28/14;H04L67/568;H04L67/5682;G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种雾计算网络中基于联邦学习的内容缓存方法，属于移动通信技术领域。通过在F‑RAN中部署内容缓存，可以实现快速、重复的数据访问，减轻网络传输流量。由于缓存容量的限制，预测内容的流行度并缓存哪些流行内容是非常重要的。通常，大多数经典的预测方法都需要在一个中央单元收集个人用户信息，导致了许多用户隐私问题。本发明提出了一种基于联邦学习的智能F‑RANs范例。将联邦学习应用于需求预测问题，可以准确预测网络中内容流行度分布。此外，考虑到用户的内容请求，本发明联合优化了网络中存储资源分配和内容放置问题。本发明将联合优化问题表示为一个整数线性规划模型，目标是最小化网络总流量成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 计算 网络 基于 联邦 学习 内容 缓存 方法 | ||
【主权项】：
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