基于线上线下关联推理的边缘节点热点预测
Hotspot prediction for edge server based on online-offline interactions
1. 湖北经济学院 信息管理与统计学院, 武汉430205
2. 武汉大学 电子信息学院, 武汉430072
摘要
随着城市规模的实时数据处理和增强现实等一系列应用的广泛普及，亟待有效预测边缘计算机构下边缘节点的热点，从而为解决因分布、带宽、服务器性能带来的访问延迟问题提供解决方案。针对该问题，进行了一种边缘节点热点预测方法的研究，旨在根据用户活动相关的线上线下信息预测城市区域的边缘节点服务热点：根据城市各主要区域的线下人口流动量以及线上访问流量，采用卷积神经网络和长短期记忆网络提取相关特征，并由基于注意力机制进行线上特征和线下特征的关联推理，综合城市主要区域边缘节点的图嵌入表达预测各区域边缘节点的热点程度，从而为调配边缘节点资源提供依据。采用某南方城市移动用户数据集进行性能评估，与相关热点分析方法相比，该方法在预测准确性方面具有明显的优越性。
基金项目
湖北省自然科学基金面上项目(2019CFB765)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0115
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3403-3406
文章编号: 1001-3695(2021)11-035-3403-04
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
项慨, 曾园园. 基于线上线下关联推理的边缘节点热点预测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3403-3406. (Xiang Kai, Zeng Yuanyuan. Hotspot prediction for edge server based on online-offline interactions [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3403-3406. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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