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摘要
信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)的缓存替换策略具有重要的研究价值,几种常见且具有代表性的缓存替换策略可归结为最近最少使用、基于自适应模糊推理以及基于内容流行度预测.然而ICN要想完全实际应用且兼容当前的IP网络,必然要重点解决盛行的互联网视频流业务,这就导致前两种缓存替换策略效果不佳.为此,立足于热点内容缓存,着重研究基于内容流行度的缓存替换策略.针对内容流行度,提出一种新型的评估算法,包括启发于酒精挥发模型的流行度衰减建模、启发于吸热模型的流行度上升建模和流行度周期建模.在真实YouTube数据集的驱动下进行仿真实验,结果表明提出的算法在缓存命中率、路由时延以及网络能效等三个方面优于对比算法.
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