[发明专利]一种基于异步联邦学习的移动感知缓存方法有效
| 申请号： | 202110668580.1 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113283177B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 吴琼;赵宇 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F16/9535;G06F21/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 夏苏娟 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异步联邦学习的移动感知缓存方法，该方法包括步骤：A、选择自动编码器作为异步联邦学习的模型框架，并创建全局模型；B、根据车辆在当前RSU覆盖范围内的停留时间选择与当前RSU进行异步联邦学习的车辆；C、被选中的车辆从当前RSU中下载全局模型参数；D、根据全局模型参数和最小化正则化损失函数对车辆本地模型进行训练；E、RSU接收训练后的车辆本地模型，并通过权重平均更新全局模型；F、根据更新后的全局模型对内容流行度进行预测，并根据预测结果制定RSU缓存策略。本发明基于异步联邦学习的移动感知缓存方法能够获得较高的缓存命中率、可提升缓存性能、有效保护客户隐私、降低通信成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异步 联邦 学习 移动 感知 缓存 方法 | ||
【主权项】：
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