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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提出基于联邦学习的边缘协作缓存方法，所述方法包括用户情景空间划分机制、混合缓存空间划分机制，包括以下步骤；步骤S1、结合用户特征矩阵进行用户区间划分，获得特定MEC节点每个用户区间的缓存空间大小，以提升用户在分类区间获取内容推荐的精准度；步骤S2、使用向量量化变分自编码器对内容流行度进行预测，提升系统对使用偏好进行分析的准确度，提升内容缓存的准确性和针对性；步骤S3、以基于联邦学习的缓存替换策略，根据用户的内容请求情况来及时更新内容资源，提升边缘协作缓存的命中率；本发明能优化用户互动体验，及时响应移动应用。
主权项：1.基于联邦学习的边缘协作缓存方法，其特征在于：所述方法包括用户情景空间划分机制、混合缓存空间划分机制，包括以下步骤；步骤S1、结合用户特征矩阵进行用户区间划分，获得特定MEC节点每个用户区间的缓存空间大小，以提升用户在分类区间获取内容推荐的精准度；步骤S2、使用向量量化变分自编码器对内容流行度进行预测，提升系统对使用偏好进行分析的准确度，提升内容缓存的准确性和针对性；步骤S3、以基于联邦学习的缓存替换策略，根据用户的内容请求情况来及时更新内容资源，提升边缘协作缓存的命中率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于联邦学习的边缘协作缓存方法
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