针对终端设备产生的数据上传至云服务器会产生时间延迟的问题，提出了基于UCBM算法的缓存预取优化策略。根据用户的访问特征，通过贝叶斯网络和马尔可夫链对用户的下一步访问行为进行分类与预测，将目标文件提前从云端缓存预取到最近的边缘服务器，从而减少了时间延迟。实验结果表明，提出的优化策略明显提高了文件的预取精确率，最高为0.78;覆盖率也明显优于已有算法，最高达到0.73。
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