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: 66
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
- Kur'an'da HRM kelimesinin semantik analizi
Semantic analysis of the word 'HRM' in the Quran
MURAT OLTULU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
DinAnkara ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS ALBAYRAK
- Semantic discontinuities: Investigating designers' product expressions versus users' product impressions
Semantik devamsızlıklar: Tasarımcıların ürün ifadelerini kullanıcıların ürün izlenimlerine karşı incelenmesi
JAVAD KHALAJ
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri Ürünleri TasarımıOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OWAIN FRANCIS PEDGLEY
- Semantic transformation framework to enable statistical research on medical summaries
Hasta kayıtları üzerinde istatistiki analizler için anlamsal dönüşüm sistemi
ANIL PAÇACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SENGÖR ALTINGÖVDE
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
- Anlamsal Veb uyumlu etmenler için bir ontoloji yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of an ontology management system for semantic Web enabled agents
OYLUM ALATLI
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR