[发明专利]基于内容流行度的缓存方法及其装置

摘要

本发明涉及一种基于内容流行度的缓存方法及其装置，该方法包含如下内容：将时间划分为多个时隙，该多个时隙为当前时隙的前k个时隙，时隙长度为T；学习前k个时隙的内容对象，获取内容对象前k个时隙的历史流行度，k为自然数；根据历史流行度预测内容对象在未来时隙的流行度，获取预测流行度；根据预测流行度，将内容对象的缓存决策建模为0‑1背包模型；通过流行度优先级贪婪缓存算法对0‑1背包模型进行求解，根据求解结果获取缓存优先级，并根据缓存优先级对内容对象进行缓存。本发明解决现有技术中没有考虑内容流行度或设定内容流行度而造成的缓存精确度和缓存性能低得问题，大大提高其缓存精确度及缓存系统的性能，具有较强的实用性。

主权项

1.一种基于内容流行度的缓存方法，其特征在于，包含如下内容：/n步骤1、将时间划分为多个时隙，该多个时隙为当前时隙的前k个时隙，时隙长度为T；学习前k个时隙的内容对象，获取内容对象前k个时隙的历史流行度，k为自然数；/n步骤2、根据历史流行度预测内容对象在未来时隙的流行度，获取预测流行度；/n步骤3、根据预测流行度，将内容对象的缓存决策建模为0-1背包模型；/n步骤4、通过流行度优先级贪婪缓存算法对0-1背包模型进行求解，根据求解结果获取缓存优先级，并根据缓存优先级对内容对象进行缓存；/n步骤1包含如下内容：将时间划分为当前时隙及当前时隙的前k个时隙；路由器记录内容对象当前时隙的请求次数，每收到内容请求时，对该内容请求对应的内容对象的请求次数进行计数；在内容请求阶段结束时，将记录结果保存至路由器请求统计表中；内容对象的请求次数与时隙长度的比值即为内容对象流行度，根据该比值通过路由器请求统计表获取内容对象前k个时隙的历史流行度；/n所述的步骤2包含如下内容：根据历史流行度，通过对前k个时隙设置相应的影响权重，预测内容对象在未来时隙的流行度；预测内容对象在未来时隙的流行度，其计算公式为：/n ，/n其中，为内容对象f在第n个时隙的流行度，1-λ,(1-λ)²,…,(1-λ)^k分别为第n-1，n-2，…，n-k个时隙对第n个时隙内容独享流行度的影响权重，/n所述的步骤3中将内容对象的缓存决策建模为0-1背包模型，具体为：将奖赏因子r_f等价于物品价值，即v_f＝r_f；将代价因子s_f等价于物品重量，即w_f＝s_f；将路由器的缓存容量M等价于背包的容量；其中，代价因子表示内容对象f的尺寸大小，奖赏因子表示对于缓存在路由器中的内容对象f在一个时隙内所引起的网络流量的减少量r_f，r_f＝p_fs_fT，p_f为内容对象f在该时隙的流行度，T为时隙长度；确定目标函数max R表示在一个时隙内所获得的最大收益；确定约束条件且x_f∈{0,1},f∈F，x_f＝1表示内容对象f缓存在路由器，x_f＝0表示内容对象f未缓存在路由器，M为路由器的缓存容量；/n所述的步骤4，包含如下内容：/n步骤41、输入内容对象的尺寸大小及内容对象的预测流行度；/n步骤42、初始化路由器剩余缓存容量；/n步骤43、根据预测流行度，对输入的内容对象进行非升序排列；/n步骤44、当且仅当内容对象的尺寸小于或等于路由器剩余缓存容量时，缓存该内容对象，并更新路由器剩余缓存容量，否则，不缓存该内容对象；直至遍历完所有输入的内容对象。/n