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J-GLOBAL ID：201802223737310379   整理番号：18A0726780

モバイルエッジネットワークにおけるメディアキャッシングのためのモバイルセンサデータの活用【JST・京大機械翻訳】

Exploiting Mobile Sensor Data for Media Caching in Mobile Edge Networks

著者 (7件)： Wang Zi ,  Zhao Zifei ,  Zhao Zhiwei ,  Min Geyong ,  Huang Xinyuan ,  Duan Hancong ,  Hu Jia
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 208-213  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルエッジネットワーク(MEN)は5G無線ネットワーク内の有望な生態系である。MENは,しばしば多くの小さな基地局(SBSS)で構成されており,ユーザに近い近接性でクラウドコンピューティングと記憶能力を提供することができる。これらの新しい特徴は,モバイル機器,例えばスマートフォンにおけるマルチメディアアプリケーションのためのアクセス遅延の観点から,実験の質を強化するために採用できる。コンテンツキャッシングは,端末遅延を減らすことができるので,MENにおける最も重要な問題の1つである。既存の研究は,コンテンツキャッシングプロセスのためのネットワークとインフラ情報の分析にしばしば焦点を合わせている。しかし,モバイルユーザの移動性と応用多様性はMENにおけるコンテンツキャッシングのための重要な課題を引き起こす。本論文では,通信と計算タスクの両方においてユーザ選好を推論するために有意に役に立つことができるモバイル機器に関する種々のセンサデータを観察した。これに基づいて,MENのための新しい移動センサデータベースのコンテンツキャッシングフレームワークを提案した。提案したフレームワークでは,環境データ収集方式とアプリケーション予測方式をさらに設計し,それにより,アプリケーションが発射されるかどうかを予測するためのキャッシングノードの能力を提供し,どの種類のコンテンツをプリフェッチすべきかを予測する。Android電話に関する実験を行い,その結果は,提案したフレームワークと方法が正確なコンテンツ分類と予測(精度>90%)を達成できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 基地局 ,  *ネットワーク ,  予測 ,  コンテンツ ,  データ収集 ,  応用プログラム ,  スマートフォン ,  インフラストラクチャー ,  データベース
準シソーラス用語： *センサデータ ,  モバイルユーザ ,  マルチメディアコンテンツ ,  モバイルデバイス ,  クラウドコンピューティング ,  無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： モバイルセンサ ,  活用