一种基于推荐系统的公平感知边缘数据缓存方法

本发明公开了一种基于推荐系统的公平感知边缘数据缓存方法，包括以下步骤：S1、基于推荐系统用户获取用户的历史请求数据，从历史请求数据中提取数据特征，计算数据特征之间的相似性；S2、采用霍克斯过程对用户请求进行建模；采用霍克斯过程模型预测未来用户请求；S3、基于得到的数据特征信息对用户的整体体验质量进行量化评估，基于得到的用户请求的预测结果，采用启发式算法来优化缓存策略；S4、基于得到的数据特征信息和用户体验质量给出公平系数的量化指标，并基于此量化指标对S3中的缓存策略做出优化调整。本发明能够在提升整体系统性能的同时，保障不同用户之间的服务均衡性，进而为边缘计算环境下的用户体验提供更加全面的保障。