Nov, 2023
无线网络中视频缓存的资源感知分层联邦学习
Resource-Aware Hierarchical Federated Learning for Video Caching in Wireless Networks
Md Ferdous Pervej, Andreas F Molisch
TL;DR该研究提出一个新颖的资源感知分层联邦学习（RawHFL）解决方案，旨在通过局部存储用户频繁请求的热门内容来预测用户未来的内容需求，在考虑到延迟、能量和无线资源限制的情况下，通过优化客户端选择和局部轮次以及中央处理单元（CPU）频率的方式来实现能效最大化，模拟结果表明该方案在预测准确性和总能量消耗方面明显优于其他考虑的基准方案。