申请/专利权人：中山大学

申请日：2020-03-05

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111445318B

主分类号：G06Q30/08

分类号：G06Q30/08;H04L67/568

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种面向NVM的差异化服务的边缘缓存拍卖方法，包括以下步骤：S1：构建边缘缓存模型，S2：定义用户j感兴趣内容集合为Sj，其中，定义对内容i感兴趣的用户集合为Ωi；S3：将用户对内容的需求定义为用户估值，并利用用户估值构建用户估值的联合概率密度分布函数；S4：构建用户收益目标函数；S5：将差异化服务因素、NVM因素引入边缘缓存模型，构建服务提供商的收益的数学目标函数，ER为服务提供商的收益；S6：将服务提供商所在系统分为两个阶段，求解最大化的服务提供商的收益。本发明通过联合多因素构建互联网场景边缘缓存模型，实现了满足用户不同需求和考虑NVM磨损成本的同时，服务提供商的收益最大化。

主权项：1.一种面向NVM的差异化服务的边缘缓存拍卖方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建边缘缓存模型，所述边缘缓存模型包括：m个内容发布者，服务提供商，n个用户，其中m、n为正整数，所述内容发布者用于向服务提供商发布视频，所述用户用于向服务提供商请求视频；S2：定义用户j感兴趣内容集合为Sj，其中，定义对内容i感兴趣的用户集合为Ωi，其中，设定其中，|Sj|表示使用户j感兴趣的内容个数，|Ωi|表示对内容i感兴趣的用户个数；S3：将用户对内容的需求定义为用户估值，并利用用户估值构建用户估值的联合概率密度分布函数；步骤S3所述的用户估值包括：虚拟估值和真实估值，所述虚拟估值记为τ＝[τ1,τ2,...,τn]，所述真实估值记为t＝[t1,t2,...,tn]，τ和t相互独立，其中，tj在区间上的概率密度分布函数记为fjtj，其累积分布函数记为Fjtj，所有用户的联合估值区间可记为联合概率密度分布函数可记为所述用户的估值即用户对内容的需求；S4：构建用户收益目标函数；步骤S4构建用户收益目标函数具体过程为：内容发布者将内容i发布至服务提供商，服务提供商以固定的单位价格ri支付给内容发布者，当服务提供商以传输质量为θkθk＞0,k＝1,...,K传输内容给K个用户时，服务提供商的传输成本为其中h是内容传输成本计算函数，假定用户j从服务提供商收到在集合Sj中的内容，并且其交付质量为交付质量为θ，用户j的单位满意度记为θtj，用户收益则可记为S5：将差异化服务因素、NVM因素引入边缘缓存模型，构建服务提供商的收益的数学目标函数，ER为服务提供商的收益，所述NVM即非易失性内存存储；步骤S5所述的服务提供商的收益的数学目标函数为： 其中，积分项为用户的支付总和、为服务提供商支付给内容发布者的内容成本、为服务提供商中的NVM磨损成本、为服务提供商将内容传输给用户的交付成本；其中xjt表示用户j的支付数额，pit表示内容i在服务提供商存储容量的占比0≤pi≤1，ri表示内容i的单位价格，η为NVM磨损系数，η随着NVM使用时长而增大，初始化η1＝1，git表示内容i当前与上一次的存储容量占比的改变量，ci表示内容i单位磨损成本，|Ωi|表示对内容i感兴趣的用户个数，hθ是在交付质量为θ时服务提供商的交付成本函数；内容i下一次与当前的存储容量占比的改变量git的定义如下所示：git＝pix-pit2其中，x为下一次用户真实估值的分布，t为当前服务提供商系统正在运行的用户真实估值的分布；S6：将服务提供商所在系统分为两个阶段，求解最大化的服务提供商的收益。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种面向NVM的差异化服务的边缘缓存拍卖方法

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