1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，移动设备数量呈爆炸式增长，用户对高质量移动业务的需求也日益增长。
传统的云计算模型由于距离终端用户较远，存在着网络延迟高、带宽占用大等问题，难以满足移动业务对低时延、高带宽的需求。
移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）作为一种新兴的计算范式应运而生，其将计算和存储资源部署在网络边缘，更靠近数据源，能够有效地减少网络延迟，提高服务质量。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，内容缓存作为提升网络性能的关键技术，吸引了学术界和工业界的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在移动边缘计算内容缓存方面已取得一定的研究成果，特别是在缓存策略优化、缓存资源分配等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对移动边缘计算环境下的内容缓存问题，围绕以下几个方面展开：
1.移动边缘计算与内容缓存:研究移动边缘计算的基本概念、架构和关键技术，分析内容缓存的优势、挑战和应用场景。
2.内容缓存策略研究:重点研究基于流行度的缓存策略、基于协同的缓存策略、基于学习的缓存策略等，分析其原理、优缺点和适用场景，并探讨不同缓存策略的性能比较方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和性能评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解移动边缘计算、内容缓存等领域的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段：分析移动边缘计算环境下内容缓存的需求，明确研究目标，确定研究内容和技术路线。
3.方案设计阶段：设计并提出一种或多种高效的内容缓存策略，包括缓存内容的选择、替换、更新等机制，并进行理论分析和推导。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多因素联合优化的内容缓存策略，综合考虑用户请求的历史信息、内容流行度、节点存储容量、内容新鲜度等因素，以提高缓存命中率、降低平均下载延迟、提升网络资源利用率。
2.设计一种基于机器学习的内容流行度预测模型，利用历史数据和用户行为特征，预测未来一段时间内容的流行度变化趋势，为缓存决策提供更准确的依据。
3.构建一种基于边缘协同的缓存机制，利用边缘节点之间的协作关系，共享缓存内容信息和用户请求信息，以提高缓存资源利用率，减少内容冗余存储。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李勇,王晓东,张宏科,等.边缘计算下基于内容流行度预测的协同缓存策略[J].计算机研究与发展,2019,56(01):148-160.
2.王鹏,刘杰,王东,等.基于移动轨迹预测的内容缓存和路由策略[J].计算机学报,2020,43(04):730-742.
3.陈俊,李文锋,王汝传,等.面向5G超密集异构网络的内容缓存与协同传输机制[J].通信学报,2018,39(02):105-116.
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