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Fast-Response Edge Caching Scheme for Graph Data
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AI
DOI：10.1109/TON.2025.3548904.png)
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摘要
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通过在边缘服务器上部署分布式存储空间，移动边缘网络显著提升了无线任务的计算和传输效率。选择合适的缓存策略不仅能优化带宽利用率，还能缓解网络拥塞。鉴于边缘计算中复杂的连接关系和庞大的数据量，加之用户对快速响应时间的需求，提出一种与数据属性高度匹配的缓存解决方案对于提升整体效率至关重要。本文介绍了一种名为RECG的高速边缘缓存方案，该方案专为图数据设计，利用了其复杂的数据连接性。RECG从边缘服务器生成查询图，以确保快速准确地识别热门节点。此外，我们引入了一种快速热点传播分区技术来优化分区过程，在提高分区子图缓存命中率的同时减少运行时间。我们在真实数据集上进行的实验评估将RECG与LGPE等专用边缘缓存图分区算法及其他基线算法进行了比较。详尽的实验结果证明了所提出算法在缓存命中率和处理延迟方面的优势。
Keyword:
Edge caching
graph partitioning
node ranking
label propagation
期刊
I
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0
论文数:
551
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0
机构
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