一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法技术

本发明专利技术涉及移动通信技术领域，具体涉及一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，包括：获取用户对基站文件库中每个文件的打分评级和主题偏好评级；由打分评级与主题偏好评级得到所述用户对基站文件库中每个文件的请求概率并将请求概率排名前m1个文件形成第一文件库；根据基站所有用户对基站文件库中每个文件的请求概率得到每个文件的流行度，对所有文件进行流行度排名并将排名前n0个文件形成第二文件库，将与第一文件库重复的文件剔除；将所述用户的缓存空间划分为只缓存来自第一文件库文件的第一空间和只缓存来自第二文件库文件的第二空间。本发明专利技术与其他流行的缓存策略和优化算法相比，系统平均缓存命中率具有一定优势。一定优势。一定优势。

【技术实现步骤摘要】
一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法


[0001]本专利技术涉及移动通信
，更具体的，涉及一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法。

技术介绍

[0002]随着现代科技的高速发展，移动数据呈指数级增长，这给基站(BS)带来了巨大的压力。因此，为了向用户提供更高质量的服务，我们要使用别的方法去处理不断增长数据流量，减少蜂窝网络的压力。设备到设备(D2D)通信是近年来关注度非常高的一种新兴通信技术，它被定义为移动用户之间近距离的直接通信，无需通过基站。当一个设备请求内容，若他附近的设备中有缓存了该请求内容的设备，则可以直接通过D2D通信实现设备之间的直接传输，有效地卸载了蜂窝流量，可以大大降低峰值数据流量需求。并且，D2D技术具有空间效率高、传输功率效率高、系统性能高等优点。
[0003]但实际上，设备的缓存空间是有限的，而请求内容的需求却是多样的。因此，设备不能不加选择地缓存全部的内容，该预缓存什么内容才能更高效地卸载蜂窝流量，成为一个值得思考的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于在设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，所述分段式缓存方法包括以下步骤：获取用户对基站文件库中每个文件的打分评级和主题偏好评级；由打分评级与主题偏好评级得到所述用户对基站文件库中每个文件的请求概率并将请求概率排名前m1个文件形成第一文件库；根据基站所有用户对基站文件库中每个文件的请求概率得到每个文件的流行度，对所有文件进行流行度排名并将排名前n0个文件形成第二文件库，将与第一文件库重复的文件剔除；将所述用户的缓存空间划分为只缓存来自第一文件库文件的第一空间和只缓存来自第二文件库文件的第二空间。2.根据权利要求1所述的一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，所述获取用户对基站文件库中每个文件的打分评级包括利用协同过滤算法获得用户之间的相似度进而对用户未打分评级的文件进行打分评级预测。3.根据权利要求2所述的一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，利用协同过滤算法获得用户之间的相似度进而对用户未打分评级的文件进行打分评级预测的具体方法为：计算目标用户i∈{1,2,...,U}和其他用户s∈{1,2,...,U；s≠i}之间的相似度θ
i,s
，找到与目标用户i的文件打分评级具有相似行为的用户集U
is
，首先根据皮尔逊相似度计算公式初步确定θ
i,s
，即：其中，r
i,f
代表用户i对文件f的打分评级，r
s,f
代表用户s对文件f的打分评级，代表用户i对所有文件的平均评分，代表用户s对所有文件的平均评分，F代表文件库文件的数量，U代表用户总数；在公式(1)的基础上再提出一个评分参数σ：θ
i,s
＝σθ
i,s (3)其中，S
i,s
表示用户i和用户s公共已评级的文件数量，和分别表示用户i和其他用户公共已评级的文件数量的最小值和最大值；设置一个阈值θ
th
来筛选出相似度θ
i,s
高于该阈值的用户，当θ
th
≤θ
i,s
，表示用户i和用户s具有相似的打分评级行为，即s∈U
is
，并表示为：U
is
＝{s|θ
th
≤θ
i,s
,s≠i}
ꢀꢀꢀ
(4)根据得到的用户集U
is
对目标用户i未打分评级的文件进行打分评级预测，并表示为：
其中，r
i,f
∈{0,1,2,3,4...Z},r
i,f
越高，表示用户i对文件f越喜爱，r
i,f
＝0表示用户i没有对文件f打分评级。4.根据权利要求3所述的一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，所述获取用户对基站文件库中每个文件的主题偏好评级的方法包括根据文件主题分类和所述用户的历史请求记录得到所述用户对基站文件库中每个文件的主题偏好评级。5.根据权利要求4所述的一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，根据文件主题分类和所述用户的历史请求记录得到所述用户对基站文件库中每个文件的主题偏好评级包括：假设文件库中的所有文件总共包含T个主题，用集合W＝{w1,w2,...,w
k
,...,w
T
}表示，主题w
k
和文件f的属性函数为其值取决于文件f是否被包含在主题w
k
里，即：假设表示用户u对文件主题w
k
的偏好函数，该偏好函数由互信息公式表示，假设由用户u历史请求记录决定，定义如下：其中，I(X(w
K
)；His
u
)是互信息，X(w
K
)为包含了主题w
K
的所有文件的集合，His
u
为用户u的历史请求记录，P(X(w
k
)|His
u
)为用户u的历史请求记录中存在w
K
主题文件的概率，P(X(w
k
))为在整个文件库中存在w
K
主题文件的概率；用户u对文件f的兴趣程度参数η
u,f
被定义为：得到的η
u,f
∈[
‑
1,1]，η
u,f
越小说明用户u对文件f越不感兴趣，根据η
u,f
得到用户u对文件f的主题偏好评级∈
u,f
定义如下：
6.根据权利要求5所述的一种结合用户偏好和客观流行度的分段式缓存方法，其特征在于，所述由打分评级与主题偏好评级得到所述用户对基站文件库中每个文件的请求概率的方法包括：假设分别表示用户u对文件库中文件的最低打分评级和最高打分评级，参数表示用户u对不同文件打分评级的差异，定义为：因此得到用户u对文件f的请求概率rp
u,f
表达式如下：α用于调整对相同文件评不同分数的用户的文件偏好之间的差异；假设分别表示用户u对文件库中文件的最低主题偏好评级和最高主题偏好评级，参数表示用户u对不同文件主题偏好评级的差异，定义为：因此得到用户u对文件f的请求概率∈p
u,f
表达式如下：我们得到用户u对文件f总的请求概率p
u,f
如下：如下：p
u,f
∈[0,1]
ꢀ...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晖，吴群英，黄佩瑶，郑巧娥，范善翔，蔡梓敏，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：