[发明专利]文件缓存方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202011506661.3 | 申请日: | 2020-12-18 |
公开(公告)号: | CN112579544B | 公开(公告)日: | 2023-10-13 |
发明(设计)人: | 刘杨;熊万凌;党甜;彭木根 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | G06F16/172 | 分类号: | G06F16/172;H04N21/231 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 聂俊伟 |
地址: | 100876 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 文件 缓存 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种文件缓存方法,其特征在于,包括:
接收用户设备发出的目标文件请求信息;
基于自身的缓存情况及所述目标文件请求信息,确定未缓存目标文件,则向服务器发送所述目标文件请求信息;
获取所述目标文件,其中,所述目标文件是所述服务器基于所述目标文件请求信息计算获得的;
若确定需要对目标文件进行缓存,则缓存所述目标文件。
2.根据权利要求1所述的文件缓存方法,其特征在于,所述若确定需要对目标文件进行缓存,则缓存所述目标文件,包括:
若确定缓存空间未超过预设阈值,则缓存所述目标文件;
若确定缓存空间超过预设阈值,则基于联邦深度学习模型,确定需要对目标文件进行缓存,则缓存所述目标文件。
3.根据权利要求2所述的文件缓存方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于预设周期,获取经验样本数据;
基于所述经验样本数据,进行深度强化学习,获得本地神经网络模型;
在每一次迭代更新过程中,迭代更新所述本地神经网络模型;
确定所述迭代更新过程结束后,获得联邦深度学习模型;
其中,所述确定所述迭代更新过程结束,包括:
迭代更新次数达到预设次数,或,所述本地神经网络模型收敛。
4.根据权利要求3所述的文件缓存方法,其特征在于,所述迭代更新过程包括:
传输所述本地神经网络模型的参数至服务器;
接收服务器传输的全局神经网络模型的参数,所述服务器传输的全局神经网络模型的参数是所述服务器基于所述接入节点的本地神经网络模型的参数进行全局联邦学习获得的;
基于所述全局神经网络模型的参数更新所述本地神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的文件缓存方法,其特征在于,所述目标文件请求信息包括目标文件的文件标识以及目标信道信息,其中目标信道是承载所述目标文件请求信息的信道。
6.一种文件缓存方法,其特征在于,包括:
服务器接收接入节点发送的目标文件请求信息;
基于所述目标文件请求信息计算获得所述目标文件;
传输所述目标文件至接入节点,以使所述接入节点确定需要对目标文件进行缓存时缓存所述目标文件;
其中,所述目标文件请求信息是所述接入节点从用户设备接收到,且基于自身的缓存情况及所述目标文件请求信息,确定未缓存所述目标文件后,向所述服务器发送的。
7.根据权利要求6所述的文件缓存方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收至少一个接入节点传输的本地神经网络模型的参数;
基于所述至少一个接入节点的本地神经网络模型的参数,进行全局联邦学习,获得全局神经网络模型;
传输所述全局神经网络模型的参数至所述接入节点,以使所述接入节点基于所述全局神经网络模型的参数更新所述本地神经网络模型。
8.一种文件缓存装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收用户设备发出的目标文件请求信息;
发送模块,用于基于自身的缓存情况及所述目标文件请求信息,确定未缓存目标文件,则向服务器发送所述目标文件请求信息;
获取模块,用于获取所述目标文件,其中,所述目标文件是所述服务器基于所述目标文件请求信息计算获得的;
缓存模块,用于若确定需要对目标文件进行缓存,则缓存所述目标文件。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述文件缓存方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述文件缓存方法的步骤。
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