發(fā)布時(shí)間：2018-03-12 23:02

  本文選題：邊緣計(jì)算　切入點(diǎn)：行為預(yù)測　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：邊緣計(jì)算(Edge Computing,也稱作移動(dòng)邊緣計(jì)算)是一種新興技術(shù),旨在為附近的移動(dòng)用戶提供云和IT服務(wù)。邊緣計(jì)算平臺(tái)通過在邊際網(wǎng)提供計(jì)算和存儲(chǔ)功能來降低網(wǎng)絡(luò)延遲。它還使得應(yīng)用開發(fā)者和內(nèi)容提供者能夠通過實(shí)時(shí)無線接入來提供上下文感知服務(wù)(諸如協(xié)同計(jì)算)。移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以利用邊緣計(jì)算服務(wù)為計(jì)算密集型應(yīng)用(例如圖像處理,移動(dòng)游戲)實(shí)現(xiàn)計(jì)算遷移。邊緣計(jì)算是位置信息敏感的云計(jì)算模式。因此,通過挖掘用戶使用服務(wù)的行為模式并結(jié)合地理信息來預(yù)測用戶的服務(wù)使用行為以及可能接入的Edge服務(wù)器,可令Edge服務(wù)器利用服務(wù)預(yù)加載來減少延遲,進(jìn)而提升用戶體驗(yàn)。然而,由于移動(dòng)環(huán)境的上下文多變性導(dǎo)致用戶行為的多變性,這使得移動(dòng)用戶行為模式的提取較之傳統(tǒng)模式更為復(fù)雜。本文將移動(dòng)用戶所使用的應(yīng)用作為服務(wù),相關(guān)工作均以此展開。主要工作包括以下三點(diǎn):1.根據(jù)收集到的真實(shí)用戶服務(wù)使用記錄構(gòu)建邊緣計(jì)算的場景,并分析了移動(dòng)環(huán)境下用戶的行為模式。利用word2vec詞向量技術(shù)構(gòu)建特征向量并利用LSTM建立基于上下文的序列預(yù)測模型。通過該模型來預(yù)測用戶的服務(wù)使用行為,并結(jié)合相關(guān)概率模型選擇相應(yīng)的Edge服務(wù)器來預(yù)加載服務(wù)。2.根據(jù)用戶使用服務(wù)的行為具有位置相關(guān)性的特點(diǎn),結(jié)合地理POI信息構(gòu)建Edge服務(wù)器地理位置特征,并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘Edge服務(wù)器位置與服務(wù)之間的映射關(guān)系,從而為服務(wù)預(yù)加載的優(yōu)化提供更多選擇。3.通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行評估分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了上述模型在一定程度上的有效性,為邊緣計(jì)算優(yōu)化問題提供了一種可參考的方案。
[Abstract]:Edge computing (also known as moving edge computing) is a new technology. It is designed to provide cloud and IT services to nearby mobile users. The edge computing platform reduces network latency by providing computing and storage capabilities on the marginal network. It also enables application developers and content providers to use real-time wireless. Access to provide context-aware services (such as collaborative computing). Mobile and Internet of things devices can utilize edge computing services for computation-intensive applications (e.g. image processing, Edge computing is a location-sensitive cloud computing model. By mining the behavior patterns of users using services and combining geographic information to predict service usage behavior and possible access to Edge servers, Edge servers can use service preloading to reduce latency and thereby enhance the user experience. The context variability of mobile environment leads to the variability of user behavior, which makes the extraction of mobile user behavior patterns more complex than the traditional mode. In this paper, the applications used by mobile users are considered as services. The main work includes the following three points: 1.Based on the collection of real user service usage records, we build edge computing scenarios. The behavior pattern of users in mobile environment is analyzed. The feature vector is constructed by using word2vec word vector technology and the context-based sequence prediction model is established by LSTM. The model is used to predict the service usage behavior of users. Combining with the correlation probability model, the author selects the corresponding Edge server to preload the service. 2. According to the characteristic that the user's behavior of using the service is location-dependent, combining with the geographic POI information, the author constructs the geographic location feature of the Edge server. BP neural network is used to mine the mapping relationship between Edge server location and service. The experimental results show that the above model is effective to some extent and provides a referential scheme for the optimization of edge computing.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP393.05

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本文編號：1603688