抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究は,ランダムユーザ活動の影響を探索し,異なるユーザの活動パターンにおける相関を利用することによって,それらの純粋情報理論的フレームワークから確率的設定への符号化キャッシングネットワークを提起する。特に,本研究は,限られた数のキャッシュ状態を有するK-ユーザキャッシュ支援ブロードキャストチャネルを研究して,任意のユーザ活動レベルの存在におけるキャッシュ状態連想戦略の効果を探究した。符号化キャッシング問題の非常にコアに衝突する組合せと,その巡回サブパケット化ボトルネック。最初に,そのようなサブパケット化制約(状態制約)符号化キャッシングネットワークの平均最悪ケース遅延性能の統計的解析を示し,ユーザ活動レベルの任意の確率分布に対するスケーリング則と同様に計算的に効率的な性能限界を提供した。達成された性能は,確率的ユーザ活動レベルの知識を利用する新しいユーザ対キャッシュ状態連想アルゴリズムの結果である。次に,干渉パターンを予測し,従ってキャッシングアルゴリズムをより良く設計するために,ユーザ-活動レベルと相関に関する事前履歴を利用するデータ駆動手法に従う。この最適化戦略は,より重複するユーザが,より干渉し,従って,相補的なキャッシュ状態を確保するために,より高い優先度を持つという原理に基づいている。この戦略は最適から小さい一定因子内にあることを証明した。最後に,上記の解析をPareto原理に従う合成データを用いて数値的に検証した。この理解の最良のために,これは,将来の干渉をマッピングし,この干渉をより良く処理する最適化符号化キャッシングアルゴリズムを設計するために,ユーザ-活動レベルおよび相関を利用することを追求する最初の研究である。【JST・京大機械翻訳】
