[发明专利]一种基于深度学习的5G EPC网络主动缓存方法在审
| 申请号： | 201810666172.0 | 申请日： | 2018-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN108833564A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 雷方元;蔡君;戴青云;赵慧民;刘燕;罗建桢 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;H04W24/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 肖平安 |
| 地址： | 510665 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的5G EPC网络主动缓存方法，其特征在于，包括以下步骤：第一，采用NFV/SDN技术构建虚拟分布式深度学习网络SSAEs；第二，以历史用户数据为基础进行无监督训练SSAEs网络参数；第三，SSAE使用SDN控制器收集的EPC用户请求数据作为SSAEs网络的输入参数；第四，SDN控制器根据SSAE的预测结果生成主动缓存策略，并通过流表将其同步到各缓存节点，进而实现主动缓存。本发明较好的解决了EPC缓存效率不高，控制不灵活等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 缓存 控制器 用户请求数据 缓存策略 缓存节点 缓存效率 技术构建 输入参数 网络参数 用户数据 预测结果 无监督 流表 学习 网络 虚拟 灵活 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的5G EPC网络主动缓存方法，其特征在于，主要包括以下步骤：第一，采用NFV/SDN技术构建虚拟分布式深度学习网络SSAEs；第二，以历史用户数据为基础进行无监督训练SSAEs网络参数；第三，SSAEs使用SDN控制器收集的EPC用户请求数据作为SSAEs网络的输入参数；第四，SDN控制器根据SSAEs的预测结果生成主动缓存策略，并通过流表将其同步到各缓存节点，进而实现主动缓存。
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