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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本申请涉及计算机网络技术领域，特别涉及一种基于动态兴趣预测和群体聚合的边缘缓存更新方法及装置，其中，方法包括：获取用户的历史行为序列数据和历史群体关系数据；对历史行为序列数据进行预处理得到预处理后数据，基于预处理后数据训练动态兴趣实时预测模型；利用历史群体关系数据训练群体聚合优化模型，将训练完成的动态兴趣实时预测模型和群体聚合优化模型部署于边缘服务器，根据动态兴趣特征和群体聚合特征更新边缘服务器的边缘缓存策略。由此，解决了相关技术中通常依赖于静态规则或历史数据和群体进行预测，导致无法及时根据用户兴趣的动态变化来更新缓存，无法满足用户当前的实时需求，从而降低用户的使用体验等问题。
主权项：1.一种基于动态兴趣预测和群体聚合的边缘缓存更新方法，其特征在于，所述方法应用于云端服务器，其中，所述方法包括以下步骤：获取用户的历史行为序列数据和历史群体关系数据；对所述历史行为序列数据进行预处理得到预处理后数据，基于预处理后数据训练动态兴趣实时预测模型，其中，所述动态兴趣实时预测模型包括轻量化Transformer模型，基于所述轻量化Transformer预测用户的动态兴趣特征；利用所述历史群体关系数据训练群体聚合优化模型，其中，所述群体聚合优化模型包括图卷积网络，基于所述图卷积网络提取用户的群体聚合特征；将训练完成的动态兴趣实时预测模型和群体聚合优化模型部署于边缘服务器，其中，所述边缘服务器基于所述动态兴趣实时预测模型预测用户的动态兴趣特征、且基于所述群体聚合优化模型提取不同用户兴趣的群体聚合特征，根据所述动态兴趣特征和所述群体聚合特征更新所述边缘服务器的边缘缓存策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 基于动态兴趣预测和群体聚合的边缘缓存更新方法及装置
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