CN108418855B - 基于命名数据网络ndn的主动缓存方法、装置及系统 - Google Patents

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CN108418855B CN201810059458.2A CN201810059458A CN108418855B CN 108418855 B CN108418855 B CN 108418855B CN 201810059458 A CN201810059458 A CN 201810059458A CN 108418855 B CN108418855 B CN 108418855B
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Abstract

本发明实施例提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法、装置及系统，应用于用户终端接入的当前接入点AP，该方法包括：确定用户终端待切换的目标AP集合；采用预设的时间预测方式，预测用户终端在当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；在预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块；如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称。这样在用户终端切换前由当前AP来进行预取内容预测，避免了由目标AP进行内容预测而导致的占用更多的网络资源的问题。

Description

基于命名数据网络NDN的主动缓存方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域，特别是涉及一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法、装置及系统。
背景技术
NDN(Named Data Networking，命名数据网络)，也被称为CCN(Content-CentricNetworking，内容中心网络)，作为以内容为中心的网络设计结构，NDN不再关心内容的存储位置，而是聚焦于内容本身，NDN报文中不再以类似IP的网络地址作为标识，而是以内容名称作为标识。在NDN的通信过程中，存在两种包类型：兴趣包(interest packet)和数据包(datapacket)。请求者发送携带名称标识的兴趣包，用于请求该名称标识表示的内容，该兴趣包将通过NDN路由节点转发给能够提供该请求内容的邻近节点，包含名称标识和所表示内容的数据包将沿着兴趣包的反向路径传送给请求者，完成信息传输过程。
随着移动互联网的发展，越来越多的用户喜欢随时随地使用移动设备观看视频等节目。在NDN网络中，用户在观看视频的过程中，有可能会从AP(Acess Point，当前接入点)所覆盖的基本服务区移动(切换)到下一个AP所覆盖的基本服务区，针对用户终端在切换前后视频观看无卡顿的问题，现有技术是通过移动性预测(时间预测、空间预测和内容预测)来确定需要在什么时间，哪个AP主动缓存什么内容以实现无缝切换。具体的，现有技术的时间预测是通过建立用户终端在当前AP的历史驻留时长表，取用户终端在当前AP的历史驻留时长的中值作为用户终端在当前AP的驻留时长的预测值；空间预测是通过建立切换概率表，设置一个切换概率阈值，切换概率超过该阈值的AP切换组合被认为是可信切换组合，组合中的目标AP即为预测得到的下一AP集合；内容预测是目标AP在得到进行预缓存的通知后开始在本AP上进行用户终端的内容预测。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术至少存在以下问题：
现有技术是由空间预测所得到的目标AP来执行内容预测，由于当前AP要告诉所有的可能的目标AP用户终端目前的内容请求情况，因此会增大当前AP与目标AP交互的信息量，从而导致占用更多的网络资源。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法、装置及系统，以解决现有技术存在的占用更多网络资源的问题。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于NDN的主动缓存方法，应用于用户终端接入的当前接入点AP，所述方法包括：
确定所述用户终端待切换的目标AP集合；
采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；
在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；
如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；
生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称。
可选的，所述采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID，包括：
获取所述用户终端请求所述强相关性内容块的速率f；
获取当前时刻T1以及所述用户终端在所述当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID；
获取所述用户终端与所述当前AP的关联建立时刻Login_Time；
基于所述速率f、所述当前时刻T1、所述用户终端在所述当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID、所述关联建立时刻Login_Time以及所述预测驻留时长Tr，采用如下公式预测待预取的内容块ID：
待预取的内容块
Figure GDA0002442140800000031
可选的，所述方法还包括：
获取在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级；
获取所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端请求内容块的次数；
获取所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端所请求的内容块的等级；
基于所述用户特征信息、所述用户服务等级、所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端请求内容块的次数、以及在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块；
将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间。
可选的，在将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间之前，所述方法还包括：
判断所述当前AP的本地内容缓存空间是否已满；
如果未满，则执行所述将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间的步骤；
如果已满，则用所述待缓存的流行内容块替换所述当前AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
第二方面，本发明实施例还提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法，应用于接入点AP，所述方法包括：
接收其他AP所广播的预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称；
检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；
如果存在，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；
接收所述NDN网络返回的内容块；
将所述返回的内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间中。
可选的，所述方法还包括：
获取在预设时长t内接入所述AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级；
获取所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端请求内容块的次数；
获取所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端所请求的内容块的等级；
基于所述用户特征信息、所述用户服务等级、所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端请求内容块的次数、以及所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块；
将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间。
可选的，在将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储在所述AP的本地内容缓存空间之前，所述方法还包括：
判断所述AP的本地内容缓存空间是否已满；
如果未满，则执行所述将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间的步骤；
如果已满，则用所述待缓存的流行内容块替换所述AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
第三方面，本发明实施例还提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置，应用于用户终端接入的当前接入点AP，所述装置包括：
确定模块，用于确定所述用户终端待切换的目标AP集合；
时间预测模块，用于采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；
判断模块，用于在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；
内容预测模块，用于当所述判断模块的判断结果为是的情况下，采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；
生成模块，用于生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称。
第四方面，本发明实施例还提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置，应用于接入点AP，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收其他AP所广播的预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称；
检查模块，用于检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；
发送模块，用于当所述检查模块检查到所述目标AP集合中目标AP的标识中存在自身AP的标识情况下，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；
第二接收模块，用于接收所述NDN网络返回的内容块；
存储模块，用于将所述返回的内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间中。
第五方面，本发明实施例还提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存系统，包括用户终端接入的第一接入点AP和所述用户终端将要切换至的第二AP，其中，所述第一AP，用于确定所述用户终端待切换的目标AP集合；并采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述第一AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；以及在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；以及如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；以及生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称；
所述第二AP，用于接收所述第一AP所广播的所述预缓存请求；并检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；如果存在，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；以及接收所述NDN网络返回的内容块；以及将所述返回的内容块存储到所述第二AP的本地内容缓存空间中。
本发明实施例提供的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法、装置及系统，应用于用户终端接入的当前接入点AP，确定用户终端待切换的目标AP集合；采用预设的时间预测方式，预测用户终端在当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；在预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称。应用本发明实施例所提供的技术方案，在用户终端切换前由当前AP来进行预取内容预测，避免了由目标AP进行内容预测而导致的占用更多的网络资源的问题。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的基于NDN的无线局域网架构图；
图2为本发明一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图；
图3为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图；
图4为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图；
图5为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图；
图6为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图；
图7为本发明一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置；
图8为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例的基于NDN的无线局域网架构图。如图1所示，Rn1、Rn2为NDN网络内部路由器，CP(Content Provider)为NDN网络中的内容提供商部署的服务器节点，ME1、ME2和ME3为用户终端，AP1、AP2为NDN网络的接入点，BSS1为AP1所覆盖的基本服务区、BSS2为AP2所覆盖的基本服务区，GW为连通NDN网络和IP网络的网关。
首先，该架构中的AP(例如，AP1、AP2)支持NDN网络通信协议，AP可以是NDN的无线路由器，也可以是NDN无线路由网关。当AP为NDN无线路由器时，接入AP的用户终端要支持NDN通信协议；当AP为NDN无线路由网关时，并不要求用户终端支持NDN通信协议，用户终端可以是支持IP协议的通信设备并使用IP协议进行通信，从IP到NDN的协议转换工作由NDN无线路由网关去完成。对于NDN网络内部路由器来说，与其相连的其他NDN路由器是无线路由器、无线路由网关，还是有线路由器是透明的。
其次，本发明实施例的AP具有计算和存储的功能，本发明实施例的主动缓存方案采用在接入点AP进行分布式计算和缓存的方式，并且AP可以收集并存储其BSS内的用户终端注册信息。
再次，本发明实施例中的不同AP可以连在相同的NDN网络内部路由器Rn上，也可以连在不同的NDN网络内部路由器Rn上。
图2为本发明的一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图，该方法应用于用户终端接入的当前接入点AP，如图2所示，该方法包括：
步骤200，确定用户终端待切换的目标AP集合。
具体的，可以从当前AP的用户信息数据库中分析得到用户终端待切换的目标AP集合。用户终端与当前AP建立关联后，会向当前AP发起用户终端注册流程，当前AP通过用户终端发起的注册流程来维护用户信息数据库。用户信息数据库包含十个字段，各个字段以及其含义具体如下表所示：
Figure GDA0002442140800000081
Figure GDA0002442140800000091
当用户信息数据库已满并有新的记录要添加进来时，新记录将替换掉建立关联时间最早的一条记录。
举例说明用户终端注册流程，假设用户终端ME1的移动轨迹为AP1→AP2，ME1与AP1分离、与AP2建立关联后，立即发起注册汇报流程，该注册流程包括：
步骤一，ME1向AP2发送Connect Interest包，AP2在其本地的用户信息数据库中为ME1添加一条记录，存储Connect Interest包中提供的ME1的信息。在该用户信息数据库中，关于ME1的记录可能不止一条，这是因为在最近这段时间里，ME1两次或多次移动切换到AP2，与AP2重新关联。但是，除了刚刚添加的ME1的这一条记录后五个字段为空，其他ME1的记录均为完整的。
其中，用户终端ME1可以是支持NDN通信协议的设备，也可以是并不支持NDN通信协议而仍采用IP协议进行通信的设备。当用户终端ME1不支持IP协议时，ME1发送给AP2的是IP数据包，由AP2从IP数据包里解析出Connect Interest包。
步骤二：AP2生成并广播Switch Interest包。若是NDN网络内部路由器Rn收到Switch Interest包，识别出这个Interest包的类型是Switch，则直接转发出去；若AP1收到Switch Interest包，识别出这个Interest包的类型是Switch，则读取其中的ME_ID，与本地用户信息数据库中的ME_ID进行匹配，找出ME_ID与ME1的ME_ID相同但Next_APn和Separate_Time为空的不完整记录，存在此不完整记录的AP则为此ME1刚刚分离的AP。例如，ME1的上一接入点为AP1，在AP1的用户信息数据库中可以找到Next_AP和Separate_Time为空的ME1的一条记录，那么，AP1根据Switch Interest包所携带的信息在其用户信息数据库中完善此记录的Next_AP和Separate_Time，其中Next_AP为AP2。
步骤三：AP1生成Data包，Data包中携带有ME1的ME_ID和AP1的标识，表示ME1的上一接入点AP为AP1。Data包沿Switch Interest包原路返回到AP2。AP2在其用户信息数据中中记录下ME1的Previous_APn *为AP1。
需要说明，ConnectInterest和SwitchInterest为两个特殊类型的Interest包，只有接入点AP有识别处理的能力，NDN网内部NDN路由器Rn无法处理这两个特殊类型的Interest包，收到后，只能直接转发出去。
至此，AP2中ME1新建立的这条记录的Next_APn和Separate_Time仍然是空的。当ME1离开AP2、关联到其他AP时，执行用户终端注册流程后，AP2中ME1的关于该记录的Next_APn和Separate_Time也就得到了。以此类推，每个AP都可以对用户信息数据库除了Residence_Time_Predicted、Next_APn_Predicted以外的其他字段进行信息获取。
用户信息数据库中的Next_APn_Predicted字段是由用户终端的当前AP根据空间预测来进行信息获取的。空间预测是在某个ME与AP建立关联后，此(当前)AP预测出某个ME的下一(目标)接入点AP最有可能是哪一个或哪几个，空间预测是现有技术，不再进行赘述。
步骤210，采用预设的时间预测方式，预测用户终端在当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻。
具体的，时间预测是要在某个ME与AP建立关联后，此AP预测出此ME在本AP内的驻留时间，时间预测方式采用分解预测合成模型，具体的，在分解预测合成模型中，以ME的Login_Time为时间轴，以ME的驻留时长(驻留时长Residence_Time＝Separate_Time-Login_Time)为时间序列，驻留时长这一时间序列具有一定的总体趋势、一定的时间周期性以及小幅度内一定的随机性的特点，这三方面特点都是有内在因素作用的，如：驻留时长的总体趋势反映了在较长时间范围内本AP内ME移动频率的变化，一定的时间周期性反映了ME的移动在以天或其他时间长度上具有周期性的特点，一定的小幅度随机性反映了不同ME间的移动情况具有一定的独立性。因此，驻留时间的预测很适合采用分解预测合成模型。分解预测合成模型属于现有技术。
相较于目前的时间预测采用RHT表，取用户历史驻留时间中值的方法。这里的RHT表是将收集到的所有切换完成的用户，按照预测接入点Previous AP分类后，分别计算出每一类中用户驻留时间的均值、中值、方差；然后利用每一类中用户历史驻留时间的均值、中值、方差可形成RHT表。具体的，利用RHT表，取用户历史驻留时间中值的实现方法如下，在用户接入新的接入点AP时，预测用户在新的接入点AP的驻留时间，可以通过取RHT表中的用户历史驻留时间中值作为驻留时间预测值。这样驻留时间预测是采用RHT表中的用户历史驻留时间中值，时间预测精度明显不够，没有挖掘出驻留时间序列的内在趋势和波动。本发明实施例采用分解预测合成模型挖掘了驻留时间这一时间序列的内在发展趋势和波动规律，相比于现有技术中采用的RHT表的简单统计方法，显然有更高的时间预测精度。
时间预测方式所采用分解预测合成模型的流程如下所示。
步骤A，采用小波分析进行驻留时长的趋势成分分离；
步骤B，针对分离出的趋势成分，利用组合预测方法进行趋势成分预测，得到预测后的趋势成分；
步骤C，对步骤A中分离出去趋势成分，剩下的非趋势成分利用傅里叶变化进行周期成分分离；
步骤D，针对分离出的周期成分，利用拟周期进行周期成分预测，得到预测后的周期成分；
步骤E，对步骤C中分离出去周期成分，剩下的非周期成分利用ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model，自回归模型与滑动平均模型)进行类随机成分预测，得到预测后的类随机成分；
步骤F：对步骤B、步骤D以及步骤E预测得到的各成分进行合成，得到驻留时长的预测结果Tr；
步骤G：将驻留时长的预测结果Tr写入本AP的用户信息数据库中的Residence_Time_Predicted字段中。
步骤220，在预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1。
具体的，由于预取内容预测针对的是切换过程中正在进行连续性数据请求业务的用户，如：视频观看的用户。因此，当前AP需要在ME切换前的某一时刻，判断用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块。
步骤230，如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID。
具体的，若当前AP判断用户终端ME正在请求连续的强相关性内容块，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID。
在一种具体的实施方式中，预设预取内容预测方式包括：
步骤一，获取用户终端ME请求强相关性内容块的速率f；
步骤二，获取当前时刻T1以及用户终端ME在当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID；
步骤三，获取用户终端ME与当前AP的关联建立时刻Login_Time；
步骤四，基于速率f、当前时刻T1、用户终端在当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID、关联建立时刻Login_Time以及预测驻留时长Tr，采用如下公式预测待预取的内容块ID：
待预取的内容块
Figure GDA0002442140800000121
步骤240，生成并广播预缓存请求，该预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称。
具体的，内容名称是待预取的内容块所属的内容的名称。
应用本发明实施例所提供的技术方案，在用户终端切换前由当前AP来进行预取内容预测，避免了由目标AP进行内容预测而导致的占用更多的网络资源的问题。
流行度内容的主动缓存是指当前AP通过计算得到在本AP覆盖下的BSS内在一定时间内的流行内容并将这些内容主动缓存到当前AP的本地内容缓存空间。现有技术针对流行内容块的主动缓存通常是在AP维护一个内容块被请求访问次数的表，内容块流行程度的衡量标准就是被请求的次数，请求次数越多认为此内容块的流行度越高。现有技术的不足之处在于：单一地以请求次数作为衡量内容块流行程度的指标，没有考虑到内容块提供商的等级及内容请求用户终端的服务等级。从网络运营商的角度来看，现有技术的做法不利于网络运营商根据内容块提供商的等级以及用户的服务等级提供差异化服务。本发明实施例提供了一种方案可以有助于解决这一问题，下面对此进行详细介绍。
图3为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图，如图3所示，该方法包括步骤300-S390，其中，步骤300-340与图2中的步骤200-S240相同，该方法还包括：
步骤350，获取在预设时长t内接入当前AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级；
具体的，用户终端的用户特征信息和用户服务等级在用户终端与当前AP关联时，通过注册流程将用户特征信息和用户服务等级存储到了当前AP的用户数据信息库中。当前AP可以直接从其本地的用户信息数据库中获取在预设时长t内接入当前AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级。可选的，用户特征信息可以包括：年龄、性别等；用户服务等级可以包括：普通、初级VIP、中级VIP、高级VIP等。用户可以通过向网络运营商付费的方式来获得更高的服务等级，进而来获取体验比普通用户更佳的网络服务。
步骤360，获取在预设时长t内接入当前AP的用户终端请求内容块的次数；
步骤370，获取在预设时长t内接入当前AP的用户终端所请求的内容块的等级；
具体的，内容块的等级可以由内容提供商通过向网络运营商付费的形式来获得对自己所提供的内容块设置等级权限。
步骤380，基于用户特征信息、用户服务等级、在预设时长t内接入当前AP的用户终端请求内容块的次数、以及在预设时长t内接入当前AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块；
在预设时间长度t内待缓存的流行内容块包括：按照流行度由大到小所有流行内容块排序后，排序前U位对应的流行内容块。该U可以根据网络运营商需要或工业需要进行设置，比如U＝4或U＝6，在此不一一举例。任何能够得到本发明实施例的流行内容块的U的取值，均属于本发明实施例的保护范围。
内容流行度计算模型可以参见S.Mller,O.Atan,M.van der Schaar,andA.Klein.Context-aware proactive content caching with service differentiationin wireless networks.IEEE Transactions on Wireless Communications，16(2)：1024-1036，Feb 2017中的E小节：Formal Problem Formulation.
该模型的具体描述如下：设Ut≤Umax为预设时长t内接入网络的所有用户终端，包括在预设时长t还未结束就离开的用户终端，Umax为预设时长t内接入网络的最大用户终端数。设D为收集到的用户特征信息(如，年龄、性别)的种类数，即可以建立一个D维空间，设χ为一个D维空间的变量，令χ：＝[0，1]D表示χ在D维空间的每一维的取值范围都是[0，1]。设xt，i∈χ表示在预设时长t中的用户终端i的用户特征信息，
Figure GDA0002442140800000141
为预设时长t中所有用户终端的用户特征信息集合。设vt，i∈V表示在预设时长t的用户终端i的差异化服务等级。设随机变量
Figure GDA0002442140800000142
为在预设时长t内，用户特征信息为xt，i的用户终端i请求内容块f的次数，df(x)：＝[0，Rmax]，其中
Figure GDA0002442140800000143
表示一个用户终端在一个预设时长t中能够请求内容块的最大数，也就是说一个用户终端对同一内容块可能会请求多次。假设同一用户终端的各次请求之间相对独立，不同用户终端的请求之间也相对独立。
主动缓存流行内容的得出基于：用户特征信息xt，i、服务等级vt，i、用户终端请求某一文件的次数df(xt，i)、文件的权重即内容块的等级wf。
得到的要主动缓存的内容块为Ct＝{ct，1，...，ct，m}，其中
Figure GDA0002442140800000144
为整数，m为本地缓存空间中能够缓存的内容块的最大个数，假设内容块都是同等大小。
主动缓存的最优化目标为选择出要缓存的m个内容块，使得在预设时长t中每一维度χ的加权命中数最大。令变量
Figure GDA0002442140800000145
表示在预设时长t内，如果f∈Ct则yt，f＝1；否则，yt，f＝0。那么，m个主动缓存内容块的选取可以表示为如下公式：
Figure GDA0002442140800000151
Figure GDA0002442140800000152
在预设时长t内，对于给定的用户特征信息Xt和服务等级vt，上述最优化问题的最优解应该为在每一维度χ内，从|F|个内容快中选择加权后请求次数最多的m*pi(pi为第i维空间出现的概率)个内容块，则D维空间总共选出了m个内容块，即为Ct。设选中的m个内容块为
Figure GDA0002442140800000153
它们满足如下公式，其中，
Figure GDA0002442140800000154
表示用户服务等级的集合：
Figure GDA0002442140800000155
其中,
Figure GDA0002442140800000156
步骤390，将在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到当前AP的本地内容缓存空间。
具体的，将根据内容流行度计算模型得到在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到当前AP的本地内容缓存空间。
应用本发明实施例提供的技术方案，在确定流行内容块时，不仅考虑考虑到用户终端请求内容块的次数，还考虑到内容块提供商的等级及请求内容块的用户终端的服务等级，该方案使得网络运营商能够根据内容块提供商的等级以及用户的服务等级来提供差异化服务。
图4为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图。图4中的步骤401-S409与图3中的步骤300-S380相同，如图4所示，在本实施例中，该方法还包括：
步骤410，判断当前AP的本地内容缓存空间是否已满。
具体的，AP的本地内容缓存空间的容量是有限的，在将在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到当前AP的本地内容缓存空间之前，需要先判断当前AP的本地内容缓存空间是否已满。
在一种具体的实施方式中，在步骤410之前，还包括：
步骤a，判断所述待缓存内容是否已经存在于所述当前AP的本地内容缓存空间中；
步骤b，如果不存在，则执行步骤410。
可选的，如果当前AP的本地内容缓存空间中已经存在有待缓存的内容，则此次缓存操作结束。
步骤411，如果未满，则执行将在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到当前AP的本地内容缓存空间的步骤。
步骤412，如果已满，则用该待缓存的流行内容块替换当前AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
具体的，流行度最低的内容块是指根据上述内容流行度计算模型中的算法计算出来的加权后请求次数最少的内容块。
应用本发明实施例提供的技术方案，在进行缓存替换时，不仅考虑到用户终端请求内容块的次数，还考虑到内容块提供商的等级及请求内容块的用户终端的服务等级，该方案使得网络运营商能够根据内容块提供商的等级以及用户的服务等级来提供差异化服务。
图5为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图，如图5所示，该方法应用于接入点AP，该方法包括：
步骤500，接收其他AP所广播的预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称。
步骤510，检查目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识。
具体的，该AP收到其他AP所广播的预缓存请求后，识别出该请求的类型为预缓存后，则会检查目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识，也就是说，检查自身是否是其他AP的目标AP。
需要指出，如果是NDN网络内部普通NDN路由器Rn接收到了预缓存请求包，Rn识别出这一Interest包是特殊类型的Interest包，则会直接将该请求转发出去。
可选的，如果该AP收到其他AP所广播非预缓存请求的其他请求后，识别出该请求的类型不是预缓存请求，则会将该请求直接转发出去。
步骤520，如果存在，向NDN网络发送请求包，该请求包包括：待预取的内容块ID和内容名称，以使得NDN网络根据内容块ID和内容名称返回相应的内容块。
具体的，如果该AP检查目标AP集合中目标AP的标识中存在自身AP的标识，则向NDN网络发送Interest请求包，以请求与该请求包中的内容块ID和内容名称相对应的内容块。
步骤530，接收所述NDN网络返回的内容块。
具体的，NDN网络响应于该AP发送的请求，将该AP所请求的内容块沿该请求的原路返回至该AP，该AP接收NDN网络返回的内容块。
步骤540，将所述返回的内容块存储到该AP的本地内容缓存空间中。
具体的，该AP将NDN网络所返回的内容块存储至该AP的本地内容缓存空间。
图6为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法的流程图，如图6所示，步骤600-S640与图5中的步骤500-S540相同，该方法还包括：
步骤650，获取在预设时长t内接入该AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级。
具体的，用户终端的用户特征信息和用户服务等级在用户终端与该AP关联时，通过注册流程将用户特征信息和用户服务等级存储到了该AP的用户数据信息库中。该AP可以直接从其本地的用户信息数据库中获取在预设时长t内接入该AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级。可选的，用户特征信息可以包括：年龄、性别等；用户服务等级可以包括：普通、初级VIP、中级VIP、高级VIP等。用户可以通过向网络运营商付费的方式来获得更高的服务等级，进而来获取体验比普通用户更佳的网络服务。
步骤660，获取在预设时长t内接入该AP的用户终端请求内容块的次数。
步骤670，获取在预设时长t内接入该AP的用户终端所请求的内容块的等级。
具体的，内容块的等级可以由内容提供商通过向网络运营商付费的形式来获得对自己所提供的内容块设置等级权限。
步骤680，基于用户特征信息、用户服务等级、在预设时长t内接入该AP的用户终端请求内容块的次数、以及在预设时长t内接入该AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块。
内容流行度计算模型可以参见S.Mller,O.Atan,M.van der Schaar,andA.Klein.Context-aware proactive content caching with service differentiationin wireless networks.IEEE Transactions on Wireless Communications,16(2):1024–1036,Feb 2017中的E小节：Formal Problem Formulation.
步骤690，将在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到该AP的本地内容缓存空间。
具体的，将根据内容流行度计算模型得到在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到该AP的本地内容缓存空间。
可选的，在步骤690之前，该方法还包括：
步骤一，判断该AP的本地内容缓存空间是否已满。
具体的，AP的本地内容缓存空间的容量是有限的，在将在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到该AP的本地内容缓存空间之前，需要先判断该AP的本地内容缓存空间是否已满。
步骤二，如果未满，则将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到该AP的本地内容缓存空间。
步骤三，如果已满，则用该待缓存内容块替换该AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
具体的，流行度最低的内容块是指根据上述内容流行度计算模型中的算法计算出来的加权后请求次数最少的内容块。
在一种具体的实施方式中，在步骤一之前，还可以包括：
步骤a，判断待缓存内容是否已经存在于该AP的本地内容缓存空间中；
步骤b，如果不存在，则执行步骤一。
可选的，如果该AP的本地内容缓存空间中已经存在有待缓存的内容，则此次缓存操作结束。
应用本发明实施例提供的技术方案，在确定流行内容块以及进行缓存替换时，不仅考虑考虑到用户终端请求内容块的次数，还考虑到内容块提供商的等级及请求内容块的用户终端的服务等级，该方案使得网络运营商能够根据内容块提供商的等级以及用户的服务等级来提供差异化服务。
图7为本发明一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置的示意图，该装置应用于用户终端接入的当前接入点AP，该装置包括：
确定模块701，用于确定用户终端待切换的目标AP集合；
时间预测模块702，用于采用预设的时间预测方式，预测用户终端在当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；
判断模块703，用于在预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；
内容预测模块704，用于当判断模块703的判断结果为是的情况下，采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；
生成模块705，用于生成并广播预缓存请求，该预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，该待预取的内容块ID和内容名称。
图8为本发明另一个实施例的一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置的示意图，该装置应用于接入点AP，该装置包括：
第一接收模块801，用于接收其他AP所广播的预缓存请求，该预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称；
检查模块802，用于检查目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；
发送模块803，用于当检查模块802检查到目标AP集合中目标AP的标识中存在自身AP的标识情况下，向NDN网络发送请求包，该请求包包括：待预取的内容块ID和内容名称，以使得NDN网络根据内容块ID和内容名称返回相应的内容块；
第二接收模块804，用于接收NDN网络返回的内容块；
存储模块805，用于将NDN网络返回的内容块存储到该AP的本地内容缓存空间中。
本发明实施例还提供了一种基于命名数据网络NDN的主动缓存系统，该系统包括用户终端接入的第一接入点AP和所述用户终端将要切换至的第二AP，其中，所述第一AP，用于确定所述用户终端待切换的目标AP集合；并采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在第一AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；以及在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；以及如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；以及生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称；
所述第二AP，用于接收所述第一AP所广播的所述预缓存请求；并检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；如果存在，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；以及接收所述NDN网络返回的内容块；以及将所述返回的内容块存储到所述第二AP的本地内容缓存空间中。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法，其特征在于，应用于用户终端接入的当前接入点AP，所述方法包括：
确定所述用户终端待切换的目标AP集合；
采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；
在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；
如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；
生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID，包括：
获取所述用户终端请求所述强相关性内容块的速率f；
获取当前时刻T1以及所述用户终端在所述当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID；
获取所述用户终端与所述当前AP的关联建立时刻Login_Time；
基于所述速率f、所述当前时刻T1、所述用户终端在所述当前时刻T1所请求的内容块chunk_ID、所述关联建立时刻Login_Time以及所述预测驻留时长Tr，采用如下公式预测待预取的内容块ID：
待预取的内容块
Figure FDA0002442140790000011
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级；
获取所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端请求内容块的次数；
获取所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端所请求的内容块的等级；
基于所述用户特征信息、所述用户服务等级、所述在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端请求内容块的次数、以及在预设时长t内接入所述当前AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块；
将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间之前，还包括：
判断所述当前AP的本地内容缓存空间是否已满；
如果未满，则执行所述将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述当前AP的本地内容缓存空间的步骤；
如果已满，则用所述待缓存的流行内容块替换所述当前AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
5.一种基于命名数据网络NDN的主动缓存方法，其特征在于，应用于接入点AP，所述方法包括：
接收其他AP所广播的预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称；
检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；
如果存在，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；
接收所述NDN网络返回的内容块；
将所述返回的内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间中。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取在预设时长t内接入所述AP的用户终端的用户特征信息和用户服务等级；
获取所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端请求内容块的次数；
获取所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端所请求的内容块的等级；
基于所述用户特征信息、所述用户服务等级、所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端请求内容块的次数、以及所述在预设时长t内接入所述AP的用户终端所请求的内容块的等级，采用内容流行度计算模型，得到在预设时长t内待缓存的流行内容块；
将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储在所述AP的本地内容缓存空间之前，还包括：
判断所述AP的本地内容缓存空间是否已满；
如果未满，则执行所述将所述在预设时长t内待缓存的流行内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间的步骤；
如果已满，则用所述待缓存的流行内容块替换所述AP的本地内容缓存空间中流行度最低的内容块。
8.一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置，其特征在于，应用于用户终端接入的当前接入点AP，所述装置包括：
确定模块，用于确定所述用户终端待切换的目标AP集合；
时间预测模块，用于采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述当前AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；
判断模块，用于在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；
内容预测模块，用于当所述判断模块的判断结果为是的情况下，采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；
生成模块，用于生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称。
9.一种基于命名数据网络NDN的主动缓存装置，其特征在于，应用于接入点AP，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收其他AP所广播的预缓存请求，所述预缓存请求包括：目标AP集合中目标AP的标识，待预取的内容块ID和内容名称；
检查模块，用于检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；
发送模块，用于当所述检查模块检查到所述目标AP集合中目标AP的标识中存在自身AP的标识情况下，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；
第二接收模块，用于接收所述NDN网络返回的内容块；
存储模块，用于将所述返回的内容块存储到所述AP的本地内容缓存空间中。
10.一种基于命名数据网络NDN的主动缓存系统，其特征在于，包括用户终端接入的第一接入点AP和所述用户终端将要切换至的第二AP，其中，所述第一AP，用于确定所述用户终端待切换的目标AP集合；并采用预设的时间预测方式，预测所述用户终端在所述第一AP的预测驻留时长Tr以及预测离开时刻；以及在所述预测离开时刻前的Tr*pt时刻，判断所述用户终端是否正在请求连续的强相关性内容块，所述强相关性内容块为连续请求的若干内容块属于同一内容的内容块，其中，pt为比例系数，取值大于0且小于1；以及如果是，则采用预设的预取内容预测方式，预测待预取的内容块ID；以及生成并广播预缓存请求，所述预缓存请求包括：所述目标AP集合中目标AP的标识，所述待预取的内容块ID和内容名称；
所述第二AP，用于接收所述第一AP所广播的所述预缓存请求；并检查所述目标AP集合中目标AP的标识中是否存在自身AP的标识；如果存在，向所述NDN网络发送请求包，所述请求包包括：所述待预取的内容块ID和所述内容名称，以使得所述NDN网络根据所述内容块ID和所述内容名称返回相应的内容块；以及接收所述NDN网络返回的内容块；以及将所述返回的内容块存储到所述第二AP的本地内容缓存空间中。
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