[发明专利]一种基于蒙特卡洛树搜索辅助的无线缓存方法

摘要

本发明公开了一种基于蒙特卡洛树搜索辅助的无线缓存方法，属于移动通信领域，主要涉及移动通信中基站在无线网络闲时提前缓存附近用户需求内容的方法。为了解决以上问题，本发明提出了该方法具体为一种采用蒙特卡洛树搜索辅助的联系上下文多臂赌博机模型进行在线学习用户喜好的无线缓存方法。该方法可以根据用户的上下文特征，在线学习当前时刻用户对文件的喜好程度，即文件的流行程度。同时，基于蒙特卡洛树搜索的方法可以在视频文件规模不断扩大的实际通信背景下，凭借其高效地数据处理模式带来不错的缓存性能。此外，由于本发明同时考虑了用户上下文特征以及文件特征，并对其分别进行了聚类处理，冷启动问题可以得到有效地遏制。

主权项

1.一种基于蒙特卡洛树搜索辅助的无线缓存方法，该方法包括：步骤1：根据用户上下文特征，将特征空间划分成mT个用户子特征空间；步骤2：在t＝1时，初始化m_T棵二叉树Γ，每个子特征空间对应一个二叉树，其中表示用户子特征空间a_i的二叉树,同时，初始化节点(a_i,1,1)和节点(a_i,1,2)的奖励值；其中(a_i,0,1)表示用户子特征空间a_i的二叉树根节点，(a_i,1,1)表示用户子特征空间a_i的二叉树第1代中的第1个节点，(a_i,1,2)表示用户子特征空间a_i的二叉树第1代中的第2个节点；步骤3：在t时刻，获得本基站所有用户数量N(t)，并提取其中每一个用户的上下文特征，其中第j个用户的上下文特征可以表示为xj(t)；步骤4：根据当前各用户上下文特征，将每个用户分入对应的用户子特征空间；步骤5：若第j个用户属于用户子特征空间a_i，则在树上做最优路径搜索，得到第j个用户的奖励值最高的末端叶子节点，奖励值相同时随机选择一个路径，将该叶子节点上的所有文件将作为第t时刻第j个用户的推荐缓存文件；重复步骤5，直到遍历完当前时刻基站的所有用户；步骤6：在所有用户的推荐缓存文件中，选择M个出现频率最高的文件放入当前时刻缓存文件集合C；步骤7、统计每个用户在第t时刻向缓存文件集合C中每一个文件的请求次数；其中第j个用户向缓存文件集合C的文件m的请求次数可以表示为dj,m，j＝1,2,...,N(t)，m＝1,2,...,M；步骤8、对第j个用户而言，在其对应的特征空间a_i的二叉树上，路径回溯，更新各节点的奖励值和各节点被利用的次数；重复步骤8，直到遍历完所有用户；步骤9、对每个用户子特征空间a_i所对应的树是否进行叶子节点的拓展进行判断，若该叶子节点需要拓展则针对该叶子节点生长出下一代叶子节点；重复步骤10，直到遍历完所有用户子特征空间对应的二叉树；步骤11、返回步骤3，t＝t+1。