論文の概要: Graph Federated Learning Based Proactive Content Caching in Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04760v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 08:48:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:54.286398
• Title: Graph Federated Learning Based Proactive Content Caching in Edge Computing
• Title（参考訳）: エッジコンピューティングにおけるグラフフェデレーション学習に基づくプロアクティブコンテンツキャッシング
• Authors: Rui Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザプライバシを保護しながら,キャッシュ効率を向上させるグラフフェデレーション学習に基づくProactive Content Cachingスキームを提案する。 提案したアプローチは、フェデレーション学習とグラフニューラルネットワークを統合し、ユーザーがLight Graph Convolutional Networks(LightGCN)をローカルにトレーニングすることで、ユーザとイテムの関係を捉え、コンテンツの人気を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.492113449220096
• License:
• Abstract: With the rapid growth of mobile data traffic and the increasing prevalence of video streaming, proactive content caching in edge computing has become crucial for reducing latency and alleviating network congestion. However, traditional caching strategies such as FIFO, LRU, and LFU fail to effectively predict future content popularity, while existing proactive caching approaches often require users to upload data to a central server, raising concerns regarding privacy and scalability. To address these challenges, this paper proposes a Graph Federated Learning-based Proactive Content Caching (GFPCC) scheme that enhances caching efficiency while preserving user privacy. The proposed approach integrates federated learning and graph neural networks, enabling users to locally train Light Graph Convolutional Networks (LightGCN) to capture user-item relationships and predict content popularity. Instead of sharing raw data, only the trained model parameters are transmitted to the central server, where a federated averaging algorithm aggregates updates, refines the global model, and selects the most popular files for proactive caching. Experimental evaluations on real-world datasets, such as MovieLens, demonstrate that GFPCC outperforms baseline caching algorithms by achieving higher cache efficiency through more accurate content popularity predictions. Moreover, the federated learning framework strengthens privacy protection while maintaining efficient model training; however, scalability remains a challenge in large-scale networks with dynamic user preferences.
• Abstract（参考訳）: モバイルデータトラフィックの急速な増加とビデオストリーミングの普及に伴い、エッジコンピューティングにおけるプロアクティブなコンテンツキャッシュは、レイテンシの低減とネットワークの混雑軽減に不可欠になっている。 しかし、FIFO、LRU、LFUといった従来のキャッシュ戦略は、将来のコンテンツの人気を効果的に予測できない。 これらの課題に対処するために、ユーザプライバシを保護しながらキャッシュ効率を向上させるグラフフェデレーション学習に基づくProactive Content Caching(GFPCC)スキームを提案する。 提案したアプローチは、フェデレーション学習とグラフニューラルネットワークを統合し、ユーザーがLight Graph Convolutional Networks(LightGCN)をローカルにトレーニングすることで、ユーザとイテムの関係を捉え、コンテンツの人気を予測する。 生データを共有する代わりに、トレーニングされたモデルパラメータだけが中央サーバに送信される。そこでは、フェデレーション平均化アルゴリズムが更新を集約し、グローバルモデルを洗練し、アクティブなキャッシュのために最も人気のあるファイルを選択する。 MovieLensのような実世界のデータセットに対する実験的評価は、GFPCCがより正確なコンテンツ人気予測を通じて高いキャッシュ効率を達成することにより、ベースラインキャッシュアルゴリズムよりも優れていることを示した。 さらに、フェデレート学習フレームワークは、効率的なモデルトレーニングを維持しながら、プライバシ保護を強化する。

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