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摘要：本发明提供了一种联邦忘却赋能的个性化边缘缓存方法，属于边缘计算领域。本发明所述方法可以消除非独立同分布数据和无效数据带来的影响。本发明设计了一种个性化联邦学习方案来保留不同用户的潜在特征，以解决由于非独立同分布数据的权重差异导致模型不收敛的问题。为了克服个性化联邦学习案在处理无效数据方面的局限性，本发明设计了一种联邦忘却算法，消除了无效数据对模型的影响，准确地为用户提供了当前流行的内容缓存服务，从而进一步提高了缓存性能，实现缓存性能的大幅度提升，并显著减少服务延迟。
主权项：1.一种联邦忘却赋能的个性化边缘缓存方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：通过个性化联邦学习，终端设备训练联邦学习模型以预测内容流行度；所训练的联邦学习模型分为基本层和个性化层两部分，并在基站和云服务器端进行两次模型聚合；其中基本层在两次联邦学习模型聚合中均进行参数聚合，而个性化层仅在基站联邦学习模型聚合中进行参数聚合；步骤二：联邦学习过程中，周期性检查训练数据的有效性，及时检测出无效数据；所述无效数据包括中毒数据和过时数据；步骤三：采用基于联邦忘却的方法对检测出的无效数据进行数据擦除，消除无效数据对联邦学习模型的残留影响；步骤四：根据训练得到的模型预测并缓存流行内容，提高缓存命中率并降低用户访问延迟。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种联邦忘却赋能的个性化边缘缓存方法
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