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針對終端用戶產生大量相同或相似計算請求的情況，可以通過近似匹配在邊緣服務器緩存空間中查找相似數據，選取可復用的計算結果。現有算法大多未考慮數據分布不均的問題，導致計算量和時間開銷較大，對此文中提出基于動態局部敏感哈希算法與加權k近鄰算法的緩存數據選擇策略（ Cache Selection Strategy based on Dynamic- LSH algorithm and Weighted-KNN algorithm，CSS-DLWK）。其中， Dynamic-LSH算法能夠針對數據分布不均的問題，根據數據分布的變化動態調整哈希桶粒度，從緩存空間中選出與輸入數據相似的數據集合; Weighted-knn算法以距離和樣本數為權重，對由 Dynamic-LSH算法獲取的相似數據集合進行數據再選取，得到與輸入數據最相似的數據，獲取相應的計算結釆以供復用。仿真實驗結果表明，在CIFAR-10數據集中，與基于A-LSH算法與H-KNN算法的緩存選取策略相比，CSS-DLWK策略的平均選取準確率提高了4.1%;與傳統的LSH算法相比，其平均選取準確率提高了16.8%。￠SS-DLWK策略能夠在可接受的數據選取時間開銷內，有效地提高可復用數據選取的準確率，從而減少邊緣服務器的重復計算。
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