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龍圖騰網獲悉北京工業大學申請的專利一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法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：CN115643418B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202211238186.5，技術領域涉及：H04N21/2183；該發明授權一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法是由張麗;李丹彤設計研發完成，并于2022-10-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法，包括：視頻數據關聯關系的計算，其方法是將網絡中的視頻數據進行分類，其中連續型視頻利用視頻數據的位置計算關聯性，普通型視頻數據利用Apriori算法，計算得出視頻數據的關聯性，生成視頻數據關聯關系表，并將關聯關系表記錄在各個緩存節點；緩存預取策略，其方法是當發生視頻數據請求時，獲取到視頻數據的名字，并根據視頻數據的類型，查找到與該視頻數據有關聯關系的視頻數據，將預取多個視頻數據同時發送給中間節點進行預緩存。預緩存策略，其方法是將緩存節點的CS劃分為兩級，即主緩存和子緩存，將消費者請求的數據緩存在主緩存中，將預取數據緩存在子緩存中。

本發明授權一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法在權利要求書中公布了：1.一種用于命名數據網絡中縮短視頻數據平均響應時間的緩存預取方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：將NDN網絡劃分為多個區域，并引入邊緣節點和區域聯通節點的概念；邊緣節點為與消費者直接相連的節點，區域聯通節點為負責兩個或多個區域間的通信的節點；邊緣節點添加請求記錄模塊，區域聯通節點添加輔助預測模塊和請求記錄模塊；對生產者結構進行修改，劃分為三個模塊，即自預測模塊、輔助預測模塊和請求記錄模塊；將NDM網絡中的每個中間緩存節點的緩存劃分為兩級，即MainCache和SlaveCache，MainCache用來緩存請求的視頻數據，SlaveCache用來緩存預取的視頻數據；對命名數據網絡中的數據包結構進行修改，為其增加視頻類型屬性、預取屬性以及關聯關系表屬性；對命名數據網絡中的興趣包結構進行修改，為其增加視頻類型屬性以及請求記錄表屬性； 步驟2：將NDN網絡中的視頻數據劃分為三類，即實時視頻數據、連續型視頻數據和普通型視頻數據；不同視頻類型的數據包的視頻類型屬性Vtype字段不同，視頻數據為實時視頻時Vtype＝0，視頻數據為連續型視頻時Vtype＝1，視頻數據為普通型視頻時Vtype＝2； 步驟3：消費者生成請求興趣包，并發送興趣包請求某一視頻數據，如果在中間緩存節點命中緩存，則直接轉發請求數據包；如果消費者請求的數據在中間節點未命中，消費者發送的請求興趣包到達生產者，生產者根據請求的視頻數據類型進行預取； 步驟4： 當生產者發送的數據包到達中間緩存節點時，節點會首先讀取數據包中的關聯關系表isDRTable字段，如果isDRTable為1則表示該數據包為更新的關聯關系表，則節點將關聯關系表DataRelationTable更新為最新數據；如果isDRTable為0，繼而節點會讀取數據包中的Vtype字段，如果Vtype＝0則不對該數據包進行緩存；如果Vtype不為0，則節點會讀取數據包中的isPre字段，如果isPre為0，則表示該數據包為消費者請求的數據，則將數據包緩存至MainCache；若isPre為1時，則表示該數據包為預取的視頻數據，則將數據包緩存至 SlaveCache中； 步驟5：NDN網絡中的邊緣節點會記錄消費者的請求，并定期將請求記錄表以興趣包的形式將消費者的請求記錄發送至生產者和區域聯通節點處；生產者和區域聯通節點會利用輔助預測模塊中的Apriori算法和請求記錄表計算更新DataRelationTable，并將更新后的DataRelationTable發送給中間緩存節點進行緩存；其中，Apriori算法利用歷史請求記錄計算出普通型視頻數據之間的關聯關系，將計算結果記錄在關聯關系表中； 步驟6：生產者的輔助預測算法模塊利用Apriori算法和消費者歷史請求記錄來計算更新DataRelationTable； 步驟7：區域聯通節點將匯總兩個或多個區域的請求記錄表，并利用輔助預測模塊中的Apriori算法對DataRelationTable進行更新，更新后的DataRelationTable以數據包的形式發送給聯通的各區域中的節點； 步驟3中包括，步驟3-1：對于實時視頻請求，命名數據網絡的中間緩存節點沒有必要對其進行緩存，因為被請求的數據在傳遞給實時用戶之后將不會再次被請求；所以請求的視頻數據類型為實時視頻數據，則不對其余視頻數據進行預取操作，直接將發送請求的數據包；步驟3-2：當為連續型數據時，即視頻類型屬性Vtype為1時，自預測模塊根據視頻數據的名字預取與該視頻數據連續的n個視頻數據包，并將n個數據包的視頻類型屬性Vtype置為1，預取屬性isPre置1，隨同請求的數據一同返回；n的個數取決于連續型視頻的關聯度即連續型視頻數據組{V1,V2...Vk..Vn-1,Vn}，興趣包請求的數據為視頻數據Vk，其中k代表Vk在該連續型視頻數據目錄下的位置，Vk到達生產者，啟動自預測模塊后，計算Vj與Vk關聯度當大于閾值λ時將預取Vj，公式如下，其中jk： 步驟3-3：當為普通型數據時，即視頻類型屬性Vtype為2時，生產者會啟動輔助預測模塊，輔助預測模塊會讀取關聯關系表DataRelationTable中與請求數據關聯關系高的β個視頻數據，并將這β個數據包的視頻類型屬性Vtype置2，預取屬性isPre置1，隨同請求的數據一同返回。

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