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申请/专利权人：华南师范大学
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118265000A
主分类号：H04W4/40
分类号：H04W4/40;H04W28/14
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及车辆交通技术领域，具体涉及一种车联网中基于深度强化学习的移动感知边缘协作缓存方法，包括：RSU基于自动编码器构建一个流行度预测模型；RSU将流行度预测模型分发到RSU覆盖范围内的车辆中进行流行度预测得到每辆车的本地内容流行度；每辆车将其本地内容流行度上传至RSU，RSU对每辆车上传的本地内容流行度进行聚合得到RSU覆盖范围下的全局内容流行度；RSU按照缓存容量缓存全局内容流行度排名靠前的内容，每辆车分别按照缓存容量缓存其本地内容流行度排名靠前的内容。本发明中缓存内容来自于考虑了用户历史请求、用户评分和用户主题偏好而预测的内容流行度，在命中率和内容传输时延方面有着更优的表现。
主权项：1.一种车联网中基于深度强化学习的移动感知边缘协作缓存方法，其特征在于，所述缓存方法包括：RSU基于自动编码器构建一个流行度预测模型；当前RSU将流行度预测模型分发到当前RSU覆盖范围内的车辆中进行流行度预测得到每辆车的本地内容流行度；每辆车将其本地内容流行度上传至当前RSU，当前RSU对每辆车上传的本地内容流行度进行聚合得到当前RSU覆盖范围下的全局内容流行度；当前RSU按照缓存容量缓存全局内容流行度排名靠前的内容，每辆车分别按照缓存容量缓存其本地内容流行度排名靠前的内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 车联网中基于深度强化学习的移动感知边缘协作缓存方法
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