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摘要
针对城市热点地区室外用户获取请求内容时延过长的问题，基于公交车固定的行驶轨迹和运行时刻表，提出了一种基于内容区域流行度的公交车缓存策略，解决了用户在周围内容源请求命中率较低的问题。采用神经网络对内容库的内容进行分类，根据内容的区域流行度并基于交叉熵理论优化公交车对不同类别内容的缓存比例，从而提高用户的请求命中率，降低请求时延；基于公交车运行时刻的统计特性，推导了用户成功获得请求内容的概率，并在此基础上，考虑用户成功获得请求内容的概率和时延定义了效用函数，通过最大化系统中所有用户的效用和以优化公交车的内容传递策略。仿真实验结果表明，所提缓存策略不仅降低了用户的请求时延，还提高了用户获得请求内容的成功率。
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单位通信与信息工程学院; 南京邮电大学
