发明专利已授权

一种雾计算网络中基于联邦学习的内容缓存方法

📄 申请号：CN202010806971.0 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2020-08-12

公开号

CN111935784B

公开日

2022-04-22

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W28_14

IPC 分类号

H04W28_14 , H04L67_568 , H04L67_5682 , G06N20_00 , G06F9_50 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习雾计算内容缓存

应用场景

雾计算网络, 移动边缘计算, 内容分发网络, 5G无线网络, 物联网

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摘要

本发明涉及一种雾计算网络中基于联邦学习的内容缓存方法，属于移动通信技术领域。通过在F‑RAN中部署内容缓存，可以实现快速、重复的数据访问，减轻网络传输流量。由于缓存容量的限制，预测内容的流行度并缓存哪些流行内容是非常重要的。通常，大多数经典的预测方法都需要在一个中央单元收集个人用户信息，导致了许多用户隐私问题。本发明提出了一种基于联邦学习的智能F‑RANs范例。将联邦学习应用于需求预测问题，可以准确预测网络中内容流行度分布。此外，考虑到用户的内容请求，本发明联合优化了网络中存储资源分配和内容放置问题。本发明将联合优化问题表示为一个整数线性规划模型，目标是最小化网络总流量成本。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220422

✅ 授权

20201201

?? 实质审查的生效：

20201113

📄 公开

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