基于近似匹配的移动边缘计算缓存管理方法
针对终端用户产生大量相同或相似计算请求的情况,可以通过近似匹配在边缘服务器缓存空间中查找相似数据,选取可复用的计算结果.现有算法大多未考虑数据分布不均的问题,导致计算量和时间开销较大,对此文中提出基于动态局部敏感哈希算法与加权k近邻算法的缓存数据选择策略(Cache Selection Strategy based on Dynamic-LSH algorithm and Weighted-KNN algorithm,CSS-DLWK).其中,Dynamic-LSH算法能够针对数据分布不均的问题,根据数据分布的变化动态调整哈希桶粒度,从缓存空间中选出与输入数据相似的数据集合;Weighted-KNN算法以距离和样本数为权重,对由Dynamic-LSH算法获取的相似数据集合进行数据再选取,得到与输入数据最相似的数据,获取相应的计算结果以供复用.仿真实验结果表明,在CIFAR-10数据集中,与基于A-LSH算法与H-KNN算法的缓存选取策略相比,CSS-DLWK策略的平均选取准确率提高了4.1％;与传统的LSH算法相比,其平均选取准确率提高了16.8％.CSS-DLWK策略能够在可接受的数据选取时间开销内,有效地提高可复用数据选取的准确率,从而减少边缘服务器的重复计算.
移动边缘计算、缓存替换、近似匹配、数据复用、局部敏感哈希算法
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家自然科学基金重点项目;华能集团重点研发课题
2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
96-102
