一种5G云边协同内容缓存方法

本发明涉及5G和数字信息传输领域，具体涉及一种5G云边协同内容缓存方法，其包括如下步骤：在云边协作场景中，综合考虑命中率、传输时延与流量负载等因素，对用户体验进行建模。对构建的云边协同缓存模型进行求解，其中，求解过程包括基于Transformer的内容预测以及多智能体强化学习技术进行求解。将缓存模型拆分为和两部分；通过基于Transformer、深度神经网络与超维计算的缓存预测方案求解；通过采用深度强化学习的方法求解。本发明综合考虑了用户偏好信息、热门信息与用户历史浏览记录，并设计了差异化的特征提取方案，从而达到较高的预测准确率。