计算机应用研究

作者：周继鹏,唐飘,

单位：1.广州华商学院人工智能学院,广州511300；2.暨南大学信息科学技术学院,广州510632；

关键词：移动边缘网络,协同缓存,内容推荐,多臂轮赌,强化学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(62272198,62172189)；；

在移动边缘网络实现内容缓存是减轻后向链路负载和提高用户体验的有效方法。最近研究发现缓存与推荐结合能有效地提高边缘缓存的效率和减少网络传输的时延。在支持推荐的协同边缘缓存网络模型下，将边缘网络的缓存和内容推荐问题建模为多智能体多臂轮赌问题。首先，利用GCN模型预测用户偏好，获得内容流行度；其次，通过用户对内容推荐的容忍度定义推荐探索窗口，设计了探索与利用策略以及收益更新策略，提出一个基于多臂轮赌的缓存和推荐策略联合求解算法MAMAB-JCR，实现缓存和推荐联合决策；最后，将算法MAMAB-JCR与三种不同类型的基线算法（DDQN、JCCR和MAMAB-C）进行了实验比较。实验结果表明MAMAB-JCR降低了内容传输时延，提高了缓存命中率，提升用户体验。

来源：2025年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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