一种基于机器学习的预取自适应智能缓存方法

本发明涉及缓存技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的预取自适应智能缓存方法；技术问题：现有技术下的应智能缓存方法缓存命中率不高，资源浪费，且缺乏全局优化，导致数据传输效率低下，网络拥塞加剧；技术方案：一种基于机器学习的预取自适应智能缓存方法，包括有：结合网络状态信息和内容热度，评估不同缓存位置的效益，利用优化算法确定最优缓存放置方案，动态调整缓存内容，以适应网络状态的变化；本方法利用强化学习算法分析历史访问数据，准确预测未来内容访问趋势，从而制定更合理的内容预取计划，提高缓存命中率，结合网络状态信息和内容热度，利用优化算法确定最优缓存放置方案，并预测最佳路由，以优化数据传输效率并减少拥塞。