[发明专利]边缘缓存管理方法、个人云系统和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种边缘缓存管理方法，其特征在于，该方法包括：

获取用户感知大数据、业务感知大数据和网络感知大数据；

基于所述用户感知大数据对不同时间尺度、不同空间粒度用户的移动轨迹进行预测，基于所述业务感知大数据对用户的行为模式与业务潜在需求进行挖掘、预测及关联；

基于所述不同时间尺度、不同空间粒度用户的移动轨迹以及所述用户的行为模式与业务潜在需求，预测用户未来在时空两维的业务需求；

基于所述用户未来在时空两维的业务需求和所述网络感知大数据，设置边缘缓存。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户感知大数据对不同时间尺度、不同空间粒度用户的移动轨迹进行预测，包括以下任一方式或其组合：

在空闲状态或小区重选状态下，根据基站相关位置信息对用户位置进行挖掘和预测；

在小区切换状态下，基于定位打点确定用户移动轨迹的相关参数，基于所述相关参数建立时间棱柱；

通过将用户移动的简单时空轨迹与用户移动相关信息进行匹配、关联，并挖掘上下文语义信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务感知大数据对用户的行为模式与业务潜在需求进行挖掘、预测及关联，包括以下任一方式或其组合：

设置个人云的用户标签，并对用户进行画像；

通过深度报文检测及网页爬虫技术，对用户上网日志进行深度挖掘，推测用户的上网习惯和兴趣偏好，挖掘用户对业务的潜在需求；

基于时间信息、地点信息和业务信息进行多维联合预测。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过深度报文检测及网页爬虫技术，对用户上网日志进行深度挖掘，包括但不限于如下方式：

基于地址库解析识别用户常用应用类型，并通过爬虫技术实现标签的自动识别和生成；

深度解析用户上网行为，识别应用小类下用户访问的业务分支、标签或频道；

识别内容类型中用户访问的内容标识；

识别用户对一内容标题的访问状态。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于时间信息、地点信息和业务信息进行多维联合预测，包括但不限于如下方式：

以时间序列、空间序列为自变量，基于多维度数据模型预测业务在时空两维的使用模式；

将多维预测进行降维处理，分别建立用户与时间、地点相关的轨迹预测，以及用户与个人偏好、业务偏好相关的业务预测；基于所述轨迹预测、业务预测以及主键生成时空两维关联表。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户未来在时空两维的业务需求和所述网络感知大数据，设置边缘缓存，包括但不限于如下内容：

设置所述边缘缓存的大小及存储内容、所述边缘缓存的更新方式、所述边缘缓存的分发方式、所述边缘缓存的部署位置、不同所述边缘缓存之间的管理方式。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述边缘缓存包括两个区域，分别为：基于文件流行度、面向众需的公共缓存区域，以及基于个人偏好、面向个需的个人缓存区域；

所述边缘缓存部署于网络中心时，所述公共缓存区域大于所述个人缓存区域；所述边缘缓存部署于网络边缘时，所述公共缓存区域小于个人缓存区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述个人缓存区域采用基于用户时间特性的周期式更新与基于用户移动特性的事件触发式更新相结合的更新方式；

所述个人缓存区域采用基于应用类型、内容类型、内容标题和内容进度的定向、分片、智能分发方式。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当业务需求低于全网平均阈值水平时，所述边缘缓存的部署位置为网络中心；

当业务需求高于全网平均阈值水平时，所述边缘缓存的部署位置为网络边缘。