1. 题目来源
随着移动设备的普及和无线通信技术的快速发展，移动用户对视频等多媒体内容的需求呈爆炸式增长。
然而，由于无线网络带宽有限、移动设备计算能力受限等因素，直接通过无线网络访问视频内容往往会导致较高的延迟和卡顿，严重影响用户体验。
为了解决这一问题，移动边缘计算（MEC）应运而生，其将计算和存储资源部署在网络边缘，为用户提供更低延迟、更高带宽的服务。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：1.针对移动边缘计算环境下视频预取缓存的特点和挑战，研究现有视频流行度预测方法和缓存替换策略，分析其优缺点，为设计高效的视频预取缓存策略奠定基础。
2.设计一种基于用户偏好的视频预取算法，该算法应考虑用户的历史观看记录、社交关系等因素，预测用户未来可能观看的视频，并将其预取缓存到边缘服务器。
3.设计一种基于视频流行度预测的缓存策略，该策略应考虑视频的流行度、大小、请求频率等因素，优先缓存流行度高、请求频率高的视频。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成课题研究工作。
2.认真阅读相关文献，掌握移动边缘计算、视频预取缓存等方面的基础知识。
3.按照中国本科学术论文格式要求撰写毕业论文，字数不少于15000字。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.谢存浩,张大方,李昕,等.面向车联网的MEC计算卸载和缓存联合优化[J].北京邮电大学学报,2021,44(03):76-82.
2.王晓玲,王健,王磊,等.基于移动边缘计算的智能视频监控系统缓存策略[J].计算机科学,2021,48(04):184-190.
3.刘浩,张晓,田春岐,等.基于深度强化学习的移动边缘缓存资源分配算法[J].计算机应用,2021,41(02):365-371.
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