ICN Cache Capacity Allocation Mechanism Based on t-SNE Algorithm

Abstract

针对现有ICN中节点负载不均衡、重要节点缓存利用率低、缓存开销大等问题，面向互联网主干网节点，提出了基于t-SNE算法的ICN缓存容量分配机制.首先，收集网络拓扑信息和流量特征信息并建立高维数据集；然后，通过构造K-近邻表征相似性的方式改进t-SNE算法，对数据集进行降维并对网络节点进行聚类划分；最后，基于聚类结果，将有限的缓存容量合理地分配给不同节点以平衡节点负载.仿真结果表明，本设计的缓存容量分配机制和基准机制相比，在保证路由成功率维持在约95%的前提下，缓存命中率提升了3%~4%，平均缓存开销减少了13.5%~23.4%.

Xiangyi Chen

Ph.D in Computer Science

My research interests include include edge computing, edge AI, software-defined networking, deep reinforcement learning, federated learning, etc.