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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于流媒体的MEC缓存优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114662787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210409364.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于流媒体的MEC缓存优化方法是由刘期烈;吴颖;刘倩;李学俊;王毅;李松浓;胡方霞;屈喜龙;李贝;吕明;尹刚;吴洋;申奇;宋紫薇设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流媒体的MEC缓存优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于流媒体的MEC缓存优化方法，包括：通过MEC服务器获取流媒体偏好数据，根据流媒体偏好数据对用户预测，根据预测的结果对目标用户进行填充，采用一种层次分析法计算用户的评分权重，最后利用粒子群算法确定需要存储在MEC服务器中的文件列表,通过本发明的方法，可以提供速度更快，更贴合用户需求的网络服务，MEC研究包括网络规划、资源分配、干扰协调和缓存规划。本发明结合“流媒体”的特点，根据不同用户对流媒体内容的喜好不同，对缓存规划做进一步优化，本发明制定了一个缓存优化方案，使MEC服务器在有限的缓存空间下，缓存的文件能够为周边用户带来最佳的体验。

本发明授权一种基于流媒体的MEC缓存优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流媒体的MEC缓存优化方法，其特征在于，包括：S1：MEC缓存优化平台采集MEC服务器获取的流媒体偏好数据，所述流媒体偏好数据包括：用户的个数、用户的属性、项目的个数以及用户对项目的评分，项目所占存储空间的大小、用户访问流媒体的频率、项目所占存储空间的大小；S2：根据流媒体偏好数据构建项目-用户评分矩阵和项目-属性矩阵；将项目-用户评分矩阵和项目-属性矩阵融合得出项目-用户属性偏好矩阵；S3：根据项目-用户评分矩阵和项目-用户属性偏好矩阵计算得出用户的综合相似度；S4：若在项目-用户评分矩阵中存在用户未参与评分的项目，则根据综合相似度确定出该用户的K个近邻用户，根据K个近邻用户对该项目的评分，预测该用户对该项目的评分，并将预测评分填充至项目-用户评分矩阵中；S5：根据用户对流媒体数据的访问频率，将用户分为多个级别，利用层次分析法AHP确定不同级别用户的评分权重；S6：根据用户的评分权重结合填充后的项目-用户评分矩阵，计算得出所有用户对每个项目的评分，并确定出各个项目的最终得分，按最终得分将项目排列成文件列表；S7：结合项目在文件列表中的排列顺序、MEC服务器的缓存空间、项目所占存储空间的大小和项目的最终得分，利用粒子群算法计算得出最佳缓存方案。

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