基于聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)的多邊緣協(xié)作緩存方法

摘要： 作為移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing, MEC)的一項(xiàng)重要技術(shù)支撐，多邊緣協(xié)作緩存的出現(xiàn)可更好滿足終端智能應(yīng)用的實(shí)時(shí)計(jì)算與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求進(jìn)而提升用戶體驗(yàn).但是，多邊緣協(xié)作緩存的性能通常受限于低效率的協(xié)作機(jī)制以及不合理的緩存資源配置策略.同時(shí)，如何在離散的用戶特征分布與多樣化的內(nèi)容庫(kù)之中尋找其潛在關(guān)聯(lián)以提升緩存命中率仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn).為了解決上述重要挑戰(zhàn)，... （共8頁(yè)）