移动社会网络内容分发服务及边缘缓存策略研究

摘要

移动社会网络中，信息的交换、数据的传输无处不在，这刺激了无线通信流量的爆发式增长，也给无线通信系统带来了艰巨的挑战。随着无线通信流量造成的网络带宽及服务延迟问题愈发严重，移动网络中的缓存研究开始热门起来，特别是边缘缓存技术。边缘缓存技术中，将流行内容缓存在距用户较近的设备处，如蜂窝基站、用户终端，使得用户可以快速获取资源，进而有效降低服务时延和网络带宽压力。 本文的主要研究以及贡献如下： 首先，本文深入研究了移动社会网络以及边缘缓存的概念，将这两方面结合起来后，设计了移动社会网络内容分发服务，该服务将用户划分到不同的区域，在各区域中选择多个用户终端作为缓存节点，为其他用户提供缓存和数据转发服务。为了选取合适的缓存节点来提高缓存命中率，本文设计了重要缓存节点算法，该算法从用户好友关系、社交行为偏好、设备资源等多个维度的用户社会属性来衡量用户是否适合作为缓存节点。随后本文通过真实数据验证了该算法可以有效提高缓存的请求命中率。 然后，本文设计了基于隐语义模型的边缘缓存策略。该策略通过分析边缘缓存技术中，缓存节点覆盖区域中用户的历史访问记录，使用机器学习中的隐语义模型学习并挖掘用户的访问偏好，进而针对性的进行数据缓存，并根据预测出的文件访问概率来进行缓存替换。同时实验表明，该缓存策略有着较好的请求命中率和字节命中率表现。 最后，本文以Openfire框架为原型，设计开发了移动社会网络内容分发系统服务器，该系统可以提供基本的社交功能，并记录用户多种社会属性信息。同时还实现了本文设计的内容分发服务。此外，为了增强系统的灵活性及扩展性，设计了缓存节点选择算法和缓存替换算法接口，方便有关算法在本系统中的扩展和应用。

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