基站环境下媒体流行度预测与缓存策略研究的任务书.docx

基站环境下媒体流行度预测与缓存策略研究的任务书
任务书
任务名称：基站环境下媒体流行度预测与缓存策略研究
任务背景：
随着移动互联网的发展，用户对于媒体内容的需求越来越高，媒体内容的传输已经成为移动网络的重要应用场景之一。在移动网络中，媒体内容的传输不可避免地受到网络带宽的限制，尤其在基站、边缘网络内，更加需要对媒体流量进行有效控制，以保证服务质量和用户体验。因此，实现对媒体流量进行有效管理的同时，尽可能提升媒体流行度预测的准确度，也成为了当前亟待解决的问题。
任务目的：
本次任务旨在研究基站环境下的媒体流行度预测和缓存策略，设计合理的缓存策略，以提高媒体传输效果与用户体验。具体目标包括：
1.理解基站环境的特点，掌握基站网络建设技术和网络流量管理策略；
2.研究基于数据挖掘和机器学习方法的媒体流行度预测算法，探索不同特性下的预测方法；
3.设计基于预测的缓存策略，有效提高网络性能和用户体验；
4.通过实验验证所提出的算法和策略的有效性。
任务内容：
1.调研国内外相关研究领域的最新进展，收集和整理相关数据和文献资料。
2.深入研究基站网络的结构和流量管理方法，并分析其特点和限制。
3.探究数据挖掘和机器学习在媒体流行度预测中的应用，设计合理的预测方法。
4.提出适合基站网络环境下的媒体缓存策略，并分析策略优化的方案。
5.基于实验数据和模拟环境，评估所提算法和策略的性能和效果，并进行结果分析和总结。
任务考核：
任务完成后，需要提交以下成果：
1.任务研究报告，包括任务目的、研究进展、预测算法和缓存策略的详细设计、实验结果和分析等。
2.实现预测算法和缓存策略的代码，并给出详细的代码注释和说明文档。
3.演示程序，展示实现的预测算法和缓存策略的效果和性能。
任务要求：
1.具有计算机科学、数据挖掘、机器学习等相关学科背景者优先，无相关经验但有较强的自学能力者亦可。
2.熟悉Python、R等编程语言，有良好的编程能力和代码规范。
3.具有数据分析和挖掘经验者优先，有相关实验经验更佳。
4.具有团队合作精神和责任心，能够按时高质量完成任务。