一种基于用户偏好感知的边缘缓存放置优化方法及系统

本发明涉及移动边缘缓存技术领域，提供了一种基于用户偏好感知的边缘缓存放置优化方法及系统。该方法包括，获取用户历史请求记录，采用深度学习网络，预测下一时隙用户请求内容数量，结合异质用户活跃程度，得到用户对内容偏好的概率分布；基于用户对内容偏好的概率分布，将用户根据偏好相似度进行聚类，将高度相关的用户分到同一集群中，并为每个集群设计缓存策略；将缓存放置问题转化为减少延迟最大化问题，在缓存容量和延迟阈值的约束下最大化总体减少的延迟，使用遗传算法优化减少延迟最大化问题，迭代出最佳个体作为全局最优缓存放置策略；根据全局最优缓存放置策略，执行缓存内容的放置，根据用户请求动态调整缓存内容。