[发明专利]内容缓存方法及装置

说明书

本发明提供一种内容缓存方法及装置，涉及通信技术领域，用于解决现有技术中边缘服务节点所缓存的内容不够合理的问题。该方法包括：边缘服务节点根据预先训练好的用户分类模型，对所述边缘服务节点所服务的区域内的所述Q个用户进行分类，生成P个用户集合，所述P个用户集合与P个类型一一对应；边缘服务节点根据目标类型的用户集合中各个用户的数据包，确定所述目标类型对应的K个内容的喜好值；所述喜好值用于表征用户集合中的用户使用内容的概率；边缘服务节点根据所述K个内容的喜好值，确定L个待缓存的内容；边缘服务节点缓存所述L个待缓存的内容。本发明适用于内容缓存的过程中。

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种内容缓存方法及装置。

背景技术

多接入边缘云(multi-access edge-cloud，MEC)是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘计算服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算或边缘云技术已经成为5G所支持的重要技术之一，3GPP已经明确将5G核心网支持边缘计算写入标准23.501。

现有技术中，边缘服务节点一般缓存第三方内容提供商或者运营商所提供的高热度的内容。这就导致不同区域的边缘服务节点缓存相同或相似的内容。但是，不同区域的用户可能有不同的需求，这就导致边缘服务节点所缓存的内容可能不能满足边缘服务节点所服务用户的需求。在边缘服务节点不能满足其所服务的区域内的用户的需求的情况下，边缘服务节点所服务的区域内的用户需要向应用服务器请求内容，增加用户获取到内容的时间。

发明内容

本发明提供一种内容缓存方法及装置，用于使得边缘服务节点能够缓存其服务的区域内的大多数用户所喜欢的内容，以提高边缘服务节点向其服务的区域内的用户提供内容的概率。

第一方面，提供一种内容缓存方法，该方法包括：边缘服务节点根据预先训练好的用户分类模型，对所述Q个用户进行分类，生成P个用户集合，所述P个用户集合与P个类型一一对应，所述用户集合包括所述Q个用户中的一个或多个用户，所述用户集合中的用户对应的类型与所述用户集合对应的类型是相同的，Q为正整数，P为小于等于Q的正整数。之后，边缘服务节点根据目标类型的用户集合中各个用户的数据包，确定所述目标类型对应的K个内容的喜好值；其中，所述目标类型为P个类型中的任意一个；所述喜好值用于表征用户集合中的用户使用内容的概率，K为正整数。边缘服务节点根据所述K个内容的喜好值，确定L个待缓存的内容，所述L个待缓存的内容是所述K个内容按照喜好值从大到小的排列顺序中的前L个内容，L为正整数。最后，边缘服务节点缓存所述L个待缓存的内容。

基于上述技术方案，由于不同类型的用户对于内容具有不同的需求，因此为了更好地满足用户的需求，边缘服务节点先将区域内的Q个用户进行分类，确定P个用户集合。然后，对于目标类型的用户集合，边缘服务节点确定目标类型对应的K个内容的喜好值。之后，边缘服务节点根据K个内容的喜好值，确定L个待缓存的内容。可以理解的是，由于所述L个待缓存的内容是所述K个内容按照喜好值从大到小的排列顺序中的前L个内容，而所述喜好值用于表征用户集合中的用户使用内容的概率，因此该L个待缓存的内容即为区域中的用户最有可能使用的L个内容。这样一来，边缘服务节点缓存该L个待缓存的内容，能够提高边缘服务节点向其服务的区域内的目标类型的用户提供内容的概率。从而，本发明的技术方案可以减小区域内目标类型的用户向应用服务器请求内容的概率，从而减少区域内的目标类型的用户获取到所需内容的时间。