动态网络中多模态服务的重要内容缓存方法：一种基于 DRL 的缓存方案
网络与互联网体系结构
2024-03-28 v1 多媒体
摘要
随着网络技术的不断演进，涉及视频、音频和触觉内容的多模态服务有望在不久的将来成为主导的多媒体服务。边缘缓存是一项能够显著降低网络负载和内容传输延迟的关键技术，这对于多模态内容的传输至关重要。然而，现有的缓存方法仅依赖有限数量的因素（例如流行度）来评估其缓存重要性，这对于缓存多模态内容效率低下，尤其是在动态网络环境中。为了克服这一问题，我们提出了一种基于内容重要性的缓存方案，由内容重要性评估模型和缓存模型组成。通过利用决斗双深度 Q 网络 (D3QN) 模型，内容重要性评估模型能够在动态网络中自适应地评估内容的重要性。基于评估出的内容重要性，缓存模型可以轻松地缓存和驱逐合适的内容，以提高缓存效率。仿真结果表明，所提出的基于内容重要性的缓存在缓存命中率（至少高出 15%）、降低网络负载（最多降低 22%）、平均跳数（最多降低 27%）以及未满足请求比率（降低超过 47%）方面均优于现有的缓存方案。
引用
@article{arxiv.2403.18323,
title = {How to Cache Important Contents for Multi-modal Service in Dynamic Networks: A DRL-based Caching Scheme},
author = {Zhe Zhang and Marc St-Hilaire and Xin Wei and Haiwei Dong and Abdulmotaleb El Saddik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18323},
year = {2024}
}