[发明专利]一种基于内容流行度预测的小小区缓存方法及装置

权利要求书

1.一种基于内容流行度预测的小小区缓存方法，其特征在于，包括：

获取小小区中距离未来周期最近的预设数量个历史周期内所有内容的第一请求次数；其中，所述所有内容包括：所述小小区中已缓存的内容及所述小小区记录的用户请求过但未缓存的内容，所述历史周期在所述未来周期之前；

对每一内容对应的第一请求次数，采用差分自回归移动平均模型对每一内容在所述小小区未来周期内的第二请求次数进行预测，得到所述每一内容对应的预测请求次数；

获取所述小小区中所有内容对应的最近一次请求时间间隔；

对所述每一内容对应的预测请求次数及每一内容对应的最近一次请求时间间隔，使用内容流行度计算公式，计算所述小小区中每一内容对应的流行度预测值；

基于所述每一内容对应的流行度预测值，对所述小小区中的内容进行缓存；

其中，所述基于所述每一内容对应的流行度预测值，对所述小小区中的内容进行缓存的步骤，包括：

判断所述小小区的缓存空间是否已满；

若所述小小区的缓存空间未满时，则将所述所有内容中除在小小区中已缓存内容外的内容缓存至所述小小区中；

若所述小小区的缓存空间已满时，则对所述所有内容中每一内容对应的流行度预测值按照从大到小的顺序进行排序，将流行度预测值排序中前Q/T个流行度预测值对应的内容缓存至所述小小区中；其中，Q表示所述小小区的缓存容量，T表示内容的大小，Q/T表示所述小小区能够缓存内容的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每一内容对应的第一请求次数，采用差分自回归移动平均模型对每一内容在所述小小区未来周期内的第二请求次数进行预测，得到所述每一内容对应的预测请求次数的步骤包括：

将所述每一内容对应的第一请求次数，生成每一内容对应的内容请求次数时间序列；

对每一内容对应的内容请求次数时间序列，若该内容请求次数时间序列不平稳，则对所述内容请求次数时间序列进行差分，得到平稳的内容请求次数时间序列以及差分变换参数；

计算每一所述平稳的内容请求次数时间序列的自相关函数及偏相关函数；

利用每一所述平稳的内容请求次数时间序列的自相关函数及偏相关函数，分别确定自回归过程阶数和移动平均过程阶数；

利用所述差分变换参数、自回归过程阶数和移动平均过程阶数，确定差分自回归移动平均模型；

将预设时间序列应用到所述差分自回归移动平均模型中，计算所述预设时间序列的方差及标准差，并利用所述方差及标准差，对所述差分自回归移动平均模型进行检验；

若检验不通过，则返回执行计算每一所述平稳的内容请求次数时间序列的自相关函数及偏相关函数的步骤；

若检验通过，则使用所述差分自回归移动平均模型，对所述每一内容的所述第二请求次数进行预测，得到所述每一内容对应的预测请求次数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每一内容对应的预测请求次数及每一内容对应的最近一次请求时间间隔，使用内容流行度计算公式，计算所述小小区中每一内容对应的流行度预测值的步骤，包括：

对所述每一内容对应的预测请求次数进行归一化，得到归一化后的每一内容对应的预测请求次数；

对所述每一内容对应的最近一次请求时间间隔进行归一化，得到归一化后的每一内容对应的最近一次请求时间间隔；

对所述归一化后的每一内容对应的预测请求次数及所述归一化后的每一内容对应的最近一次请求时间间隔，使用内容流行度计算公式，计算所述小小区中每一内容对应的流行度预测值。