content delivery networks | BriefGPT

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基于学习的边缘内容传输缓存机制
基于 Hazard Rate（HR）排序的 HR-Cache 是一种学习为基础的缓存框架，通过利用上界的规则指导缓存淘汰决策，并通过轻量级的机器学习模型提高字节命中率在边缘环境中的性能。实验结果表明，HR-Cache 相较于现有的最先进方法
PDF5 months ago
DeePref: 内容传递网中的视频预取的深度强化学习
本研究探索使用强化学习应对用户访问模式变化并随时间自适应的方法，提出了一种基于深度强化学习的边缘网络视频内容预取代理，名为 DeePref。通过真实数据集的实验，DeePref DRQN 相对于基于视频内容流行度的传统方法在预取准确性和覆盖
PDF9 months ago
内容交付网络（CDN）中客户端错误聚类方法
本研究分析了在 CDN 错误日志分析中采用各种聚类方法的适用性。我们使用真实的 CDN 代理日志，针对不同的主机类型，如直播电视，视频点播，文件缓存和 Web 内容，对相应的日志行进行了聚类。我们的分析表明，CDN 错误聚类是识别重复错误和
PDF2 years ago
NIPS利用延迟的经验注入学习计算机系统的运行时参数
这篇论文研究了使用深度强化学习对云数据库的运行时参数进行优化，特别是对 HTTP 缓存中的最佳缓存期限进行优化，并通过异步经验管理来解决在并发环境中测量不立即可用的问题。实验结果表明，这种基于标准函数和异步 CPU 训练的方法优于统计估计。
PDF8 years ago