一种移动边缘计算网络中基于聚类的自适应缓存方法

摘要

本发明公开了一种移动边缘计算网络中基于聚类的自适应缓存方法，包括以下步骤：1)将用户请求发送至MEC服务器上；2)反馈用户请求；3)生成特征向量；4)得该用户请求内容的预测流行度；5)预测流行度判断是否需要将该用户请求内容缓存至MEC服务器上，并根据判断结果进行相应的操作；6)MEC服务器通过在线学习优化特征空间；7)当下一个用户请求到达MEC服务器时，重复步骤2)至步骤6)，完成直至完成所有用户请求为止，其中，当每隔完成U个用户请求后，则对所有已缓存用户请求内容进行流行度的预测，并更新有序信息表Q，该方法能够通过对移动边缘计算网络中的内容进行流行度预测，并以此决定缓存内容，缓存的命中率较高。