Semantic prefetching and caching in 5G
5G için anlamsal ön getirme ve ön belleğe alma
- Tez No: 475033
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN ONUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yaşanan mobil cihaz kullanımındaki artış mobil ağ servislerine ve düşük gecikmelere ihtiyaç duyan uygulamalara olan ihtiyacı artırdı. 5G mobil ağlarından gecikme sürelerinin günümüz ağ servislerinin sağladığı gecikmelerden çok daha az olması beklenmektedir. Gecikme sürelerini düşürmede kullanılan en yaygın yöntemlerden biri içerikleri kullanıcıya yakın yerlerdeki önbelleklere almaktır. Fakat günümüzde kullanılan yöntemler yeteri kadar verimli değildir. Bu tezde 5G mobil ağlardaki gecikme sürelerini azaltacak, peş peşe gelen kullanıcı isteklerini akıllı bir şekilde tahmin eden ve gerekli içerikleri önceden önbelleğe alan bir yöntem öneriyoruz. Bu yöntemde mobil kenar hesaplama ile anlamsal çıkarım yaparak kullanıcının ileride yapacağı istekleri tahmin edip gerekli içerikleri önbelleğe almaktayız. Önerilen çözümü emülasyonlarla doğruladık ve literatür ile karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
Recent popularity of mobile devices increased the demand for mobile network services and applications that require minimal delay. 5G mobile networks are expected to provide much lesser delay than the present mobile networks. One of the conventional ways for decreasing latency is caching content closer to end users. However, currently deployed methods are not effective enough. In this thesis, we propose a new astute caching strategy that is able to smartly predict subsequent user requests and prefetch necessary contents to remarkably decrease the end-to-end latency in 5G systems. We employ semantic inference by mobile edge computing, deduce what the end-user may request in the sequel and prefetch the content. We validate the proposed technique by emulations and compare it with the state of the art.
Benzer Tezler
- Improving the prediction of page access by using semantically enhanced clustering
Anlamsal gelişmiş sınıflandırma ile gelişmiş sayfa erişim tahmini geliştirme
ERMAN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Semantic conception of truth and the problem of truth-bearers
Anlambilimsel doğruluk kuramı doğruluk-taşıyıcıları sorunu
EYÜP ALİ KILIÇASLAN
- Semantic relations among basic verbs
Basit eylemler arası anlam ilişkileri
MEHMET ONAT IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
DilbilimBoğaziçi ÜniversitesiDilbilim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MİNE DEMİRALP
- Semantic plausibility and category effects on unbounded dependency processing in Turkish relative clauses
Türkçe ilgi tümceciklerinde ayrık ilişkilerin işlenmesi üzerindeki anlamsal uygunluk ve kategori etkileri
ŞÜKRÜ BARIŞ DEMİRAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. H. GÜRKAN TEKMAN
DOÇ. DR. CEM BOZŞAHİN