移动边缘计算中视频预取缓存策略研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动互联网和多媒体技术的快速发展，移动设备用户数量激增，移动视频业务需求呈爆炸式增长。

然而，有限的网络带宽和不断增长的视频流量需求之间的矛盾日益突出，导致网络拥塞、视频播放卡顿等问题，严重影响用户体验。

为了解决上述问题，移动边缘计算（mobileedgecomputing，mec）应运而生。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，移动边缘计算和视频缓存技术得到了学术界和工业界的广泛关注，涌现出大量相关研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在移动边缘计算视频缓存方面开展了大量研究工作，取得了一些有意义的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.移动边缘计算与视频预取缓存关键技术研究：深入研究移动边缘计算架构、特点以及视频预取缓存基本原理，分析现有视频流行度预测方法和缓存替换策略的优缺点，为后续研究奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验等方法，逐步开展研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解移动边缘计算、视频缓存、预取技术、用户行为分析、视频流行度预测等方面的研究现状和最新进展，为本研究奠定理论基础。

2.需求分析与系统建模阶段：分析移动边缘计算环境下视频预取缓存面临的挑战和问题，构建系统模型，为算法设计提供依据。

3.算法设计与实现阶段：针对研究目标，设计基于用户偏好和视频流行度预测的视频预取缓存策略，以及自适应缓存替换算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于用户偏好和视频流行度预测的视频预取缓存策略。

该策略综合考虑用户历史观看记录、社交网络信息、视频流行度等因素，能够更准确地预测用户未来观看行为，提高缓存命中率。

2.设计一种自适应缓存替换算法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.谢存浩,张大方,李昕,等.面向车联网的mec计算卸载和缓存联合优化[j].北京邮电大学学报,2021,44(03):76-82.

2.王晓玲,王健,王磊,等.基于移动边缘计算的智能视频监控系统缓存策略[j].计算机科学,2021,48(04):184-190.

3.刘浩,张晓,田春岐,等.基于深度强化学习的移动边缘缓存资源分配算法[j].计算机应用,2021,41(02):365-371.