本文選題：邊緣計算　切入點：行為預測　出處：《浙江大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：邊緣計算(Edge Computing,也稱作移動邊緣計算)是一種新興技術,旨在為附近的移動用戶提供云和IT服務。邊緣計算平臺通過在邊際網提供計算和存儲功能來降低網絡延遲。它還使得應用開發者和內容提供者能夠通過實時無線接入來提供上下文感知服務(諸如協同計算)。移動和物聯網設備可以利用邊緣計算服務為計算密集型應用(例如圖像處理,移動游戲)實現計算遷移。邊緣計算是位置信息敏感的云計算模式。因此,通過挖掘用戶使用服務的行為模式并結合地理信息來預測用戶的服務使用行為以及可能接入的Edge服務器,可令Edge服務器利用服務預加載來減少延遲,進而提升用戶體驗。然而,由于移動環境的上下文多變性導致用戶行為的多變性,這使得移動用戶行為模式的提取較之傳統模式更為復雜。本文將移動用戶所使用的應用作為服務,相關工作均以此展開。主要工作包括以下三點:1.根據收集到的真實用戶服務使用記錄構建邊緣計算的場景,并分析了移動環境下用戶的行為模式。利用word2vec詞向量技術構建特征向量并利用LSTM建立基于上下文的序列預測模型。通過該模型來預測用戶的服務使用行為,并結合相關概率模型選擇相應的Edge服務器來預加載服務。2.根據用戶使用服務的行為具有位置相關性的特點,結合地理POI信息構建Edge服務器地理位置特征,并利用BP神經網絡挖掘Edge服務器位置與服務之間的映射關系,從而為服務預加載的優化提供更多選擇。3.通過實驗進行評估分析。實驗結果證明了上述模型在一定程度上的有效性,為邊緣計算優化問題提供了一種可參考的方案。
[Abstract]:Edge computing (also known as moving edge computing) is a new technology. It is designed to provide cloud and IT services to nearby mobile users. The edge computing platform reduces network latency by providing computing and storage capabilities on the marginal network. It also enables application developers and content providers to use real-time wireless. Access to provide context-aware services (such as collaborative computing). Mobile and Internet of things devices can utilize edge computing services for computation-intensive applications (e.g. image processing, Edge computing is a location-sensitive cloud computing model. By mining the behavior patterns of users using services and combining geographic information to predict service usage behavior and possible access to Edge servers, Edge servers can use service preloading to reduce latency and thereby enhance the user experience. The context variability of mobile environment leads to the variability of user behavior, which makes the extraction of mobile user behavior patterns more complex than the traditional mode. In this paper, the applications used by mobile users are considered as services. The main work includes the following three points: 1.Based on the collection of real user service usage records, we build edge computing scenarios. The behavior pattern of users in mobile environment is analyzed. The feature vector is constructed by using word2vec word vector technology and the context-based sequence prediction model is established by LSTM. The model is used to predict the service usage behavior of users. Combining with the correlation probability model, the author selects the corresponding Edge server to preload the service. 2. According to the characteristic that the user's behavior of using the service is location-dependent, combining with the geographic POI information, the author constructs the geographic location feature of the Edge server. BP neural network is used to mine the mapping relationship between Edge server location and service. The experimental results show that the above model is effective to some extent and provides a referential scheme for the optimization of edge computing.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5;TP393.05

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本文編號：1603688