具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参照图1，图1是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的场景示意图，在本发明实施例中，一个蜂窝网络所在的一个小区的内部部署有一个宏基站和多个微基站，所述小区中拥有对多个微用户，所述微用户通过智能终设备获取其他网络通信终端连接由所述宏基站和所述微基站组成的所述蜂窝网络中，以连接至网络并获取所述蜂窝网络提供的服务，在本发明实施例中，所述蜂窝网络提供给所述微用户视频服务。

请参照图2，图2是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的流程框图，具体包括以下步骤：

S101、建立一个蜂窝网络的分布式缓存模型，所述蜂窝网络包括一个宏基站与多个微基站，所述蜂窝网络对覆盖范围内的微用户提供视频服务。

请参照图3，图3是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的步骤S101的子流程框图，具体包括以下子步骤：

S1011、所述微用户在时刻时向所述微基站请求获取第一子视频数据。

在本发明实施例中，所述蜂窝网络对所述微用户提供视频服务，具体的，考虑到所 述蜂窝网络中的视频内容的多样性，假设所述宏基站中包括了所有所述微用户可能需要的 视频数据，将其定义为总视频数据，即所述宏基站中拥有所述蜂窝网络中的所有视频内容， 并且，所述总视频数据由多个子视频数据组成；所述微基站是用于辅助所述宏基站实现数 据分发的结构，即所述微基站一开始并不具有所述宏基站中的所述总视频数据，但是所述 微基站的密度大，覆盖范围内与所述微用户的距离更小，因此所述微基站被设计为用于直 接给所述微用户提供服务。所述微用户需要获取某一个视频数据时，假设其在所述时刻向 所述微基站发出请求，且所述微基站中尚未缓存任何视频数据，那么在所述时刻时所述微 用户请求的视频数据定义为第一子视频数据。

S1012、所述微基站向所述宏基站请求获取所述总视频数据中对应所述请求的所述第一子视频数据，并将其缓存放置。

所述微基站根据所述第一子视频数据的请求内容，从所述宏基站的所述总视频数据中获取与所述第一子视频数据对应的所述子视频数据，并将其在自己的缓存空间中缓存放置。

S1013、所述微基站将自己缓存放置的所述第一子视频数据发送给所述微用户。

所述微基站获取到所述第一子视频数据后，将存在于自己的缓存空间内的所述第 一子视频数据发送给所述微用户，以完成本次在所述时刻的所述微用户的请求。

本发明实施例根据以上步骤的运行逻辑建立所述蜂窝网络的分布式缓存模型，其 中，定义所述小区中的所述微基站的集合为B，B中任一所述微基站用b表示，定义所述蜂窝 网络中所有所述微用户的集合为，中任一所述微用户用表示，所述微用户在所述 小区中的位置为均匀的随机分布，根据以上步骤的运行逻辑，所述微基站拥有缓存空间，并 具有缓存能力，所述微基站的缓存对象为所述宏基站中的所述总视频数据所包含的所述子 视频数据，定义所述子视频数据的数量为，所述总视频数据为集合，那么所述总视频数 据可以表示为：

其中，表示所述总视频数据中的任一所述子视频数据。

定义一个所述微基站服务的所述微用户的一个子集为微用户集合，记为，其中 所述微用户的数量为，那么所述微用户集合可以表示为：

其中，表示所述微用户集合中的任一所述微用户。

定义所有的所述微基站的缓存空间的容量为，那么所有的所述微基站的缓存空 间的容量可以表示为：

所述微基站b从所述宏基站获取并缓存到本地的所述子视频数据来自，即：

所述微用户请求的某一个所述子视频数据的内容来自的概率遵循具有平均 值的柏松分布。

综合以上，在本发明实施例中所述微基站的主要目标是寻找使所述微用户请求所述子视频数据的总服务延迟最小的最佳缓存策略，其中，所述总服务延迟可以用以下条件表示：

所述微用户向其距离最近的所述微基站发出请求，而每一个所述微基站会为距离 较近的多个微用户提供服务，因此所述微基站为了使所述总服务延迟最小，根据所述时刻 时所述微用户请求的所述子视频数据的内容，需要计算出所述微用户可能的下一个请求的 所述子视频数据的内容并进行缓存。定义为所述微用户与所述微基站之间的关联向量， 使得如下表达式成立：

其中，代表为所述微用户提供服务的所述微基站。

根据上述定义，关于联合集群和缓存优化问题的所述蜂窝网络的分布式缓存模型如下：

S102、所述微基站通过后悔最小值算法从所述宏基站中获取一个子视频数据并进行缓存放置。

请参照图4，图4是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的步骤S102的子流程框图，具体包括以下子步骤：

S1021、在所述时刻，所述微基站根据所述时刻的上一时刻时所述微用户请求的 所述第一子视频数据计算所述后悔最小值。

在所述时刻时，所述微基站会从操作空间中选择一个动作，其中，所 述操作空间为：

所述动作为一个是否缓存对所述子视频数据进行缓存操作的二进制 值。其中，是操作总数，其等于所述总视频数据V中的所述子视频数据的总数。

所述微基站根据一个动作概率分布选择一个所述动作，所述动作概 率分布为：

其中，是所述微基站在所述时刻执行所述动作的概率。

每一个所述微基站都会根据向量来更新自己的动作，其中，每一个所述微基 站都会选择一种概率分布，以最小化所述微基站是否缓存某一个所述子视频数据的后悔向 量，所述后悔向量具体为：

其中，表示所述微基站在所述t时刻之前的所有时刻 中都执行了相同的所述动作。

另外，所述微基站还会在估计所述后悔向量的同时估计效用向量 ，所述效用向量为：

S1022、所述微基站从所述宏基站的所述总视频数据中根据所述后悔最小值选择一个第二子视频数据进行缓存放置。

根据上述步骤S1021中的定义，采用基于Gibbs-Sampling（吉布斯采样）的概率分 布来进行所述动作的捕获，那么，所述微基站执行所述动作的概率计算 公式可以表示为：

其中，为所述概率计算公式计算出的概率结果，是控制所述概率计算 公式的玻尔兹曼后悔温度系数，表示正后悔向量，所述正后悔向量为：

在所述时刻，所述微基站使用基于后悔最小值的计算过程估算所述后悔向量、所述效用向量和所述动作概率分布的具体过程满足如下条件：

其中，是指在所述时刻的前一时刻的瞬时观测效用函数，是计算用的学习参数，满足如下约 束条件：

根据以上约束条件，能够使所述概率计算公式收敛到一个粗相关平衡。

根据所述概率计算公式的计算结果，所述微基站从所述宏基站中缓存一个所述子 视频数据作为所述时刻的所缓存的所述第二子视频数据。

S103、所述微基站通过概率算法对自己缓存的所有所述子视频数据计算受欢迎度，并根据所述受欢迎度对所述微基站中的所述子视频数据进行删除。

请参照图5，图5是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的步骤S103的子流程框图，具体包括以下子步骤：

S1031、在所述时刻时，所述微基站对自己缓存的所有所述子视频数据计算对于 所述微用户来说的所述受欢迎度。

在所述时刻时，每一个所述微基站都会获取当前服务域中所有所述子视频数据 的所述受欢迎度，其中，每一个所述微基站基于其服务域中每一个所述子视频数据的请求 频率来构建受欢迎度，所述请求频率对于每一个所述微基站来说都是不同的，定义所述 请求频率为：

其中，表示所述蜂窝网络中所述微用户向所述微基站的缓存空间内容 的请求频率，表示所述蜂窝网络中所述微用户向所述微基站的缓存空间c内容的 请求频率；

那么根据所述请求频率的值基于Gibbs-Sampling的概率分布计算缓存删除概率的条件如下：

其中，是缓存更新系数，是为了赋予被请求频率较低的所述子视 频数据更高的概率。Gibbs-Sampling概率分布的使用允许使用参数更新缓存删 除策略，当使用等于0时，执行删除所有所述子视频数据的概率相同，而较高的值表示将以较高的概率删除请求频率较低的所述子视频数据。

S1032、所述微基站将所有所述子视频数据按照所述受欢迎度进行排序。

每一个所述微基站根据计算得到的所述受欢迎度，结合所述缓存删除概率的计算结果，对其缓存空间内的所有所述子视频数据按照所述缓存删除概率的大小顺序进行排序，以便进行下一步骤。

S1033a、若所述微基站的缓存空间还足够存放另一个所述子视频数据，那么所述微基站不进行任何操作。

所述微基站在计算出每一个缓存里的所述子视频数据对应的所述缓存删除概率之后，会检查自己的缓存空间的大小。在本发明实施例中，所述宏基站的所述总视频数据由N个所述子视频数据组成，且N个所述子视频数据占用的缓存空间的大小相等。若所述微基站的所述缓存空间还足够存放一个未缓存过的所述子视频数据，那么所述微基站不会执行删除操作。

S1033b、若所述微基站的所述缓存空间不足够存放另一个所述子视频数据，所述微基站根据所述缓存空间的大小，将所述使用频率较低的所述子视频数据删除。

若所述微基站检查得到的结果表明所述微基站的所述缓存空间并不足以缓存一个新的所述子视频数据，那么所述微基站根据所述缓存删除概率的排序结果，从所述缓存空间中选择所述缓存删除概率最大的一个所述子视频数据进行删除。

S104、所述微基站根据所述受欢迎度计算缓存概率，并将一个所述微基站中不存在的所述子视频数据在所述微基站中进行缓存。

请参照图6，图6是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法的步骤S104的子流程框图，具体包括以下子步骤：

S1041、在所述时刻时，所述微基站根据所述时刻的上一时刻中自己缓存的所有 所述子视频数据的所述受欢迎度计算缓存概率。

在所述时刻时，所述微基站会执行一个所述动作，并根据所述时刻的上 一时刻实际发生的所述动作计算所述微用户获取所述子视频数据的实际延迟，从而 得到所述微基站的实际效用。

根据所述实际效用，所述微基站使用迭代更新计算所述时刻的所述效用向量和所述后悔向量，并根据所述后悔向量计算所述时刻时所述微用户请求的所 述子视频数据的缓存概率分布，所述缓存概率分布满足如下条件：

S1042、所述微基站根据所述缓存概率从所述宏基站中选择所述缓存空间中不存在的所述子视频数据进行缓存放置。

所述微基站根据计算得到的所述缓存概率分布从所述宏基站的所述总视 频数据中，选择一个所述微基站的所述缓存空间中不存在的一个所述子视频数据进行缓 存。

本发明实施例所述的分布式移动网络视频缓存放置方法在宏-微基站的结构中设计了基于后悔最小值的视频数据缓存放置策略，并结合概率算法来对微基站的缓存空间中的视频数据进行清理和预存，解决了在蜂窝网络中移动视频数据的传输延时高的问题。

本发明实施例还提供一种分布式移动网络视频缓存放置系统，请参照图7，图7是本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置系统的结构框图，所述分布式移动网络视频缓存放置系统200包括分布式缓存模型建立模块201、期望缓存放置模块202、缓存删除模块203、缓存更新模块204，其中：

所述分布式缓存模型建立模块201，用于建立一个蜂窝网络的分布式缓存模型，所述蜂窝网络包括一个宏基站与多个微基站，所述蜂窝网络对覆盖范围内的微用户提供视频服务；

所述期望缓存放置模块202，用于控制所述微基站通过后悔最小值算法从所述宏基站中获取一个子视频数据并进行缓存放置；

所述缓存删除模块203，用于控制所述微基站通过概率算法对自己缓存的所有所述子视频数据计算受欢迎度，并根据所述受欢迎度对所述微基站中的所述子视频数据进行删除；

所述缓存更新模块204，用于控制所述微基站根据所述受欢迎度计算缓存概率，并将一个所述微基站中不存在的所述子视频数据在所述微基站中进行缓存。

本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置系统700能够实现如上述实施例中的分布式移动网络视频缓存放置方法中的步骤，且能实现同样的技术效果，参上述实施例中的描述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机设备，请参见图8，图8是本发明实施例提供的计算机设备示意图，所述计算机设备300包括：存储器302、处理器301及存储在所述存储器302上并可在所述处理器301上运行的计算机程序。

处理器301调用存储器302存储的计算机程序，执行本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法中的步骤，请结合图1，具体包括：

S101、建立一个蜂窝网络的分布式缓存模型，所述蜂窝网络包括一个宏基站与多个微基站，所述蜂窝网络对覆盖范围内的微用户提供视频服务；

更进一步地，所述蜂窝网络中的所述宏基站包括一个总视频数据，所述总视频数据还包括多个子视频数据，所述微基站从所述宏基站中请求所述子视频数据并进行缓存放置，所述微基站为面向所述微用户的访问节点。

更进一步地，所述蜂窝网络对覆盖范围内的微用户提供视频服务的步骤具体包括以下子步骤：

所述微用户在时刻时向所述微基站请求获取第一子视频数据；

所述微基站向所述宏基站请求获取所述总视频数据中对应所述请求的所述第一子视频数据，并将其缓存放置；

所述微基站将自己缓存放置的所述第一子视频数据发送给所述微用户。

S102、所述微基站通过后悔最小值算法从所述宏基站中获取一个子视频数据并进行缓存放置；

更进一步地，所述微基站通过后悔最小值算法从所述宏基站中获取一个子视频数据并进行缓存放置的步骤具体包括以下子步骤：

在所述t时刻的下一时刻时，所述微基站根据所述t时刻时所述微用户请求的所述第一子视频数据计算所述后悔最小值；

所述微基站从所述宏基站的所述总视频数据中根据所述后悔最小值选择一个第二子视频数据进行缓存放置。

S103、所述微基站通过概率算法对自己缓存的所有所述子视频数据计算受欢迎度，并根据所述受欢迎度对所述微基站中的所述子视频数据进行删除；

更进一步地，所述微基站通过概率算法对自己缓存的所有所述子视频数据计算受欢迎度，并根据所述受欢迎度对所述微基站中的所述子视频数据进行删除的步骤具体包括以下子步骤：

在每一个所述时刻时，所述微基站对自己缓存的所有所述子视频数据计算对于 所述微用户来说的所述受欢迎度；

所述微基站将所有所述子视频数据按照所述受欢迎度进行排序。

更进一步地，所述微基站通过概率算法对自己缓存的所有所述子视频数据计算受欢迎度，并根据所述受欢迎度对所述微基站中的所述子视频数据进行删除的步骤还包括以下子步骤：

若所述微基站的缓存空间还足够存放另一个所述子视频数据，那么所述微基站不进行任何操作；

若所述微基站的所述缓存空间不足够存放另一个所述子视频数据，所述微基站根据所述缓存空间的大小，将所述使用频率较低的所述子视频数据删除。

S104、所述微基站根据所述受欢迎度计算缓存概率，并将一个所述微基站中不存在的所述子视频数据在所述微基站中进行缓存。

更进一步地，所述微基站根据所述受欢迎度计算缓存概率，并将一个所述微基站中不存在的所述子视频数据在所述微基站中进行缓存的步骤具体包括以下子步骤：

在每一个所述时刻时，所述微基站根据所述时刻的上一时刻中自己缓存的所有 所述子视频数据的所述受欢迎度计算缓存概率；

所述微基站根据所述缓存概率从所述宏基站中选择所述缓存空间中不存在的所述子视频数据进行缓存放置。

本发明实施例提供的计算机设备能够实现如上述实施例中的分布式移动网络视频缓存放置方法中的步骤，且能实现同样的技术效果，参上述实施例中的描述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的分布式移动网络视频缓存放置方法中的各个过程及步骤，且能实现相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存取存储器（Random AccessMemory，简称RAM）等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式用等同变化，均属于本发明的保护之内。