江西師范大學楊龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354972B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510838313.2，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法及系統是由楊龍;馬勇;夏云霓;陳威;趙涵;蔡昌;金昌昊;戴光設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法及系統，涉及內容緩存領域，通過獲取上下文信息，構建上下文特征向量，并構建訓練樣本，訓練XGBoost回歸模型，進行預測，得到未來內容訪問熱度；設計多目標優化函數及約束條件，使用NSGA?II多目標進化算法求解，通過定義綜合評分函數，從求得的解集中選取使綜合評分函數值最大的解，作為最終緩存的策略；設計緩存評分函數，計算得到緩存評分，采用貪心策略對緩存內容進行替換。本發明的內容緩存與替換方法，不僅能夠提升緩存命中率和資源利用效率，還能進一步增強邊緣節點在復雜環境下的服務能力與響應效率，從而在動態網絡場景中實現更智能、更高效的內容緩存與替換策略。
本發明授權一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于上下文感知的內容緩存與替換方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取不同時刻的上下文信息，構建上下文特征向量； 基于所述上下文特征向量，構建訓練樣本，訓練XGBoost回歸模型，得到訓練完成的XGBoost預測模型； 構建緩存決策候選集，收集所述上下文特征向量，使用所述訓練完成的XGBoost預測模型進行預測，得到未來內容訪問熱度； 基于緩存策略需求，設計多目標優化函數及約束條件； 基于所述多目標優化函數及約束條件，使用NSGA-II多目標進化算法求解，得到帕累托解集； 定義綜合評分函數，從所述帕累托解集中選取使綜合評分函數值最大的個體，作為最終緩存的策略，將其對應的內容集合作為最終緩存內容集，并部署緩存到邊緣節點處； 設計面向單個內容的緩存評分函數，基于所述緩存評分函數得到緩存評分，基于所述緩存評分，采用貪心策略對緩存內容進行替換； 所述內容，是指用戶請求訪問的內容。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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