基于BP神经网络的边缘缓存内容热度预测

近年来,随着5G技术和边缘计算技术的发展,为了降低回传网和核心网流量,提升用户体验,一种基于5G小基站提供边缘缓存服务的技术逐渐成为业界研究的课题。提出了基于BP神经网络的5G小基站边缘缓存内容热度预测算法,通过用户当前对互联网内容访问的频率,预测该内容未来被重复访问的可能性,用于提升缓存命中率,达到使用有限的存储资源节省最大的网络带宽的目的,提升移动边缘缓存效率。