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摘要 — 本文研究了一种在边缘云协作框架下的视频服务增强策略，其中视频缓存和交付决策分别在云端和边缘进行。我们的目标是在统计延迟约束和边缘缓存容量约束下保证视频编码率方面的用户公平性。开发了一种混合人机智能方法来提高视频缓存的用户命中率。具体而言，首先通过合并分解机 (FM) 模型和多层感知器 (MLP) 模型来表征个人用户兴趣，其中低阶和高阶特征可以同时很好地学习。此后，构建了一个社会意识相似性模型，将个人用户兴趣转移到群体兴趣，在此基础上可以选择视频进行缓存。此外，提出了一种双二分探索方案来优化无线资源分配和视频编码率。最终通过使用真实数据集的大量实验验证了所提出的视频缓存方案和视频传输方案的有效性。
人机混合智能方案
主要关键词
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