超密集网络下基于用户聚类的缓存策略研究

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目前随着5G网络的迅猛发展,超密集网络下的缓存策略研究价值也越来越大。目前业界常用的是Least Recently Used(最近最少使用),Least Frequently Used(最近最不常用)算法。然而,随着数据量与数据内容多样性的迅猛增长,有效而安全地向最终用户提供高质量服务变得越来越具有挑战性。常规的应用方法是被动性策略,但无法像主动性策略一样应对复杂的数据冲击。不同的用户对不同的内容有着不同的需求。基于此,本文提出了一种基于用户聚类的缓存预测算法。首先对用户的相似度进行分组聚类,这样可以更好
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摘 要:在线教育近期流行于各大高校内,各式各样的在线教学平台逐渐出现在大学教育的舞台上。本文对成都各大高校学生进行了问卷调查,收集大学生对在线教学的感想和意见,提出改进建议。  关键词:在线教学;大学生;满意度调查  随着科技的发展教学逐渐信息化,线上教学是一种快速学习的方法,又被称之为远段教育。在我国在线教育形式处在初中期,仍然存在着一些不足,需要我们积极调整,弥补不足,随着信息化时代的高速发展
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