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基于聚类的ICN缓存空间规划方法

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为合理分配信息中心网络(ICN)中每个节点的缓存空间,提出一种基于聚类的ICN缓存空间规划方法。根据节点属性数据集对ICN节点聚类后,以得到的聚类中心属性数据集为每一类分配缓存空间,后根据欧氏距离评估聚类效果为类内每个节点分配缓存空间,来提高缓存系统性能。在实际应用中,也可以为互联网服务提供商(ISP)提供一定的指导意义。仿真结果表明,该方法与均分分配部署方法、基于度数部署方法、基于介数部署方法相比,缓存命中率有明显提高,响应时延明显降低。
ICN CACHE CAPACITY ALLOCATION METHOD BASED ON CLUSTERING
In order to reasonably allocate the cache space of each node in information-centric network(ICN),an ICN cache capacity allocation method based on clustering is proposed.After clustering the ICN nodes according to the node attribute data set,the obtained cluster center attribute data set was used to allocate cache space for each category.According to the Euclidean distance to evaluate the clustering effect,the cache space was allocated to each node in the category to improve the cache System performance.In practical applications,it can also provide certain guidance for internet service providers(ISP).The simulation results show that the proposed method improves the cache hit rate and significantly reduces the response latency compared with the equally distributed deployment method,the degree-based deployment method,and the betweenness-based deployment method.

In-networking cachingInformation-centric network(ICN)ClusteringCapacity allocation

沈皓珂、陈君、韩锐

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中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心 北京 100190

中国科学院大学 北京 100049

网内缓存 信息中心网络 聚类 缓存空间规划

中国科学院战略性科技先导专项课题

XDC02070100

2024

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子:0.615
ISSN:1000-386X
年,卷(期):2024.41(8)
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