一种基于用户偏好的命名数据网络动态聚类缓存方法

本发明提供一种基于用户偏好的命名数据网络动态聚类缓存方法，属于命名数据网络领域。方法包括：获取节点内容数据集，利用节点偏好分析模型获得节点偏好矩阵；根据节点偏好矩阵对命名数据网络中的节点进行集群划分，并根据集群划分结果获得各节点的邻接矩阵；根据节点偏好矩阵与邻接矩阵，利用GAT‑DRL智能体生成节点缓存策略，并下发至各节点，以执行缓存操作。根据节点缓存策略获得节点缓存替换频率，计算每个集群的总体缓存替换频率；若集群的总体缓存替换频率超出预设的频率范围，则对集群划分进行动态调整，用以保证集群划分始终适应当前流行内容的缓存需求。