本发明涉及移动通信系统技术领域，尤其是一种基于基站聚类的缓存方法。
背景技术：
为了应对海量数据增长带来的对系统容量的挑战，一种有效的方案是在基站上部署缓存，若用户请求内容在缓存中，基站直接通过无线链路传输该内容；否则需经由回程链路从核心网中获取。基站主动存储是在请求未到达之前将内容存储在基站中，可以减小回传链路的流量，进而缓解蜂窝系统中的流量负载，改善系统的性能。本发明通过对历史请求进行分析，给出一种基于基站聚类的缓存策略。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于基站聚类的缓存方法，能够大大提高缓存命中率，有效缓解回程链路负载，提高用户满意度。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于基站聚类的缓存方法，包括如下步骤：(1)首先考虑基站聚类的问题；统计过去一段时间每个基站服务用户关于内容的请求频数，对于每个基站，将其服务用户对每个内容的请求频数作为这个基站的特征，采用k-means聚类对基站进行聚类，每个类的基站所服务的用户有相似的兴趣爱好，也就是请求的内容有很多相似的地方；
(2)基于基站的topn协作滤波推荐系统利用基站间的相似性预测基站覆盖用户未请求的内容；
(3)给定第一步中的每个类，根据类中内容流行度的分布，同时结合对每个类进行协作滤波对基站进行有针对性的缓存，确定每个基站所缓存的内容。
优选的，步骤(1)中具体的基站聚类包括如下步骤：
(11)根据过去一段时间的历史请求信息，通过核心网对数据的分析，得到内容流行度矩阵
(12)随机选择k基站作为基站聚类的初始中心点，其特征向量表示为
(13)根据每个类的中心点，为使类内平方和最小，按照如下的方式确定基站属于哪一类：
(14)根据步骤(13)划分的类，计算新的中心点：
(15)重复(13)，(14)直到ci的变化小于给定阈值，最终得到k类，h1，...,hk，每个基站属于其中的一个类。
优选的，步骤(2)中，类内基于基站协作滤波具体包括如下步骤：
(21)计算类内基站间的相似度
基站mi和基站mj属于同一个类，t(mi)和t(mj)分别表示基站mi和基站mj所服务的用户访问内容的集合；t(f)表示访问过内容f的基站的集合；
(22)根据(21)可以得到与基站mi最相近的基站的集合s(mi,g)，则基站mi所服务的用户对过去一段时间从未请求过的内容f的感兴趣程度为
其中t(f)为对内容f产生过请求的基站的集合，
优选的，步骤(3)中具体缓存方式包括如下步骤：
(31)首先对每个类中的内容流行度进行分析，也就是对类中所有基站服务的用户的请求内容进行统计，按内容访问次数从高到低进行排序；
(32)每个基站m的缓存容量为sm；η为通过类内流行度缓存的内容所占缓存容量sm的百分比，首先对内容根据类内流行度从高到低对基站进行缓存，每次缓存内容前，检查缓存内容的总大小是否超过η*sm，若超过，则放弃缓存；
(33)对于基站剩余的缓存容量，通过类内基于基站协作滤波的步骤(22)进行缓存，对于内容按照p(m,f)由高到低进行缓存，直至缓存内容的总量大于缓存容量。
本发明的有益效果为：本发明通过对基站进行聚类分析，提出一种基于基站聚类的缓存策略，一方面对基站服务用户的兴趣爱好能够有很好的判断，另一方面，大大减少了基站协作滤波的复杂度，提升了算法性能；本发明将内容的局部流行度和topn协作滤波系统进行组合，有效的提高了基站的缓存命中率，能有效解决基站有限的缓存容量和不断增长的海量数据之间的矛盾，从而改善用户满意度和网络回程负载；与现有技术相比，本发明通过对基站进行聚类，将机器学习算法引入到对缓存内容的预测中，大大提高了缓存命中率，有效缓解回程链路负载，提高用户满意度。
具体实施方式
一种基于基站聚类的缓存方法，包括如下步骤：
(1)首先考虑基站聚类的问题；统计过去一段时间每个基站服务用户关于内容的请求频数，对于每个基站，将其服务用户对每个内容的请求频数作为这个基站的特征，采用k-means聚类对基站进行聚类，每个类的基站所服务的用户有相似的兴趣爱好，也就是请求的内容有很多相似的地方；
(2)基于基站的topn协作滤波推荐系统利用基站间的相似性预测基站覆盖用户未请求的内容；
(3)给定第一步中的每个类，根据类中内容流行度的分布，同时结合对每个类进行协作滤波对基站进行有针对性的缓存，确定每个基站所缓存的内容。
优选的，步骤(1)中具体的基站聚类包括如下步骤：
(11)根据过去一段时间的历史请求信息，通过核心网对数据的分析，得到内容流行度矩阵
(12)随机选择k基站作为基站聚类的初始中心点，其特征向量表示为
(13)根据每个类的中心点，为使类内平方和最小，按照如下的方式确定基站属于哪一类：
(14)根据步骤(13)划分的类，计算新的中心点：
(15)重复(13)，(14)直到ci的变化小于给定阈值，最终得到k类，h1，...,hk，每个基站属于其中的一个类。
优选的，步骤(2)中，类内基于基站协作滤波具体包括如下步骤：
(21)计算类内基站间的相似度
基站mi和基站mj属于同一个类，t(mi)和t(mj)分别表示基站mi和基站mj所服务的用户访问内容的集合；t(f)表示访问过内容f的基站的集合；
(22)根据(21)可以得到与基站mi最相近的基站的集合s(mi,g)，则基站mi所服务的用户对过去一段时间从未请求过的内容f的感兴趣程度为
其中t(f)为对内容f产生过请求的基站的集合，
优选的，步骤(3)中具体缓存方式包括如下步骤：
(31)首先对每个类中的内容流行度进行分析，也就是对类中所有基站服务的用户的请求内容进行统计，按内容访问次数从高到低进行排序；
(32)每个基站m的缓存容量为sm；η为通过类内流行度缓存的内容所占缓存容量sm的百分比，首先对内容根据类内流行度从高到低对基站进行缓存，每次缓存内容前，检查缓存内容的总大小是否超过η*sm，若超过，则放弃缓存；
(33)对于基站剩余的缓存容量，通过类内基于基站协作滤波的步骤(22)进行缓存，对于内容按照p(m,f)由高到低进行缓存，直至缓存内容的总量大于缓存容量。
实施例：
考虑m基站的网络部署
我们采用如下的方式进行缓存，包括以下步骤：
(1)首先考虑基站聚类的问题，具体得是，统计过去一段时间每个基站服务用户关于内容的请求频数。对于每个基站，本专利将其服务用户对每个内容的请求频数作为这个基站的特征，采用k-means聚类对基站进行聚类，每个类的基站所服务的用户有相似的兴趣爱好，也就是请求的内容有很多相似的地方。
(2)基于基站的topn协作滤波推荐系统利用基站间的相似性预测基站覆盖用户未请求的内容。
(3)给定第一步中的每个类，本专利根据类中内容流行度的分布，同时结合对每个类进行协作滤波对基站进行有针对性的缓存，确定每个基站所缓存的内容。
步骤(1)中具体的基站聚类步骤包括
(11)根据过去一段时间的历史请求信息，通过核心网对数据的分析。我们能够得到内容流行度矩阵
(12)随机选择k个基站作为基站聚类的初始中心点，其特征向量表示为
(13)根据每个类的中心点，为使类内平方和最小，按照如下的方式确定基站属于哪一类：
(14)根据步骤(3)划分的类，计算新的中心点：
(15)(15)重复(13)，(14)直到ci的变化小于给定阈值。最终得到k类，h1，...,hk，每个基站属于其中的一个类。
步骤(2)基于类内基站协作滤波的具体步骤如下：
(21)计算类内基站间的相似度
基站mi和基站mj属于同一个类，t(mi)和t(mj)分别表示基站mi基站mj所服务的用户访问内容的集合。其中t(f)表示访问过内容f的基站的集合。
(22)根据(21)可以得到与基站mi最相近的基站的集合s(mi,g)，则基站mi所服务的用户对过去一段时间从未请求过的内容f的感兴趣程度为
其中t(f)为对内容f产生过请求的基站的集合。
步骤(3)中具体缓存方式如下：
(31)首先对每个类中的内容流行度(类内流行度)进行分析，也就是对类中所有基站服务的用户的请求内容进行统计。按内容访问次数从高到低进行排序。
(32)每个基站m的缓存容量为sm。η为通过类内流行度缓存的内容所占缓存容量sm的百分比。首先对内容根据类内流行度从高到低对基站进行缓存，每次缓存内容前，检查缓存内容的总大小是否超过η*sm。若超过，则放弃缓存。
(33)对于基站剩余的缓存容量，通过类内基于基站协作滤波的步骤(22)进行缓存，对于内容按照p(m,f)由高到低进行缓存，直至缓存内容的总量大于缓存容量。
尽管本发明就优选实施方式进行了示意和描述，但本领域的技术人员应当理解，只要不超出本发明的权利要求所限定的范围，可以对本发明进行各种变化和修改。