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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115643418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211238186.5，技术领域涉及：H04N21/2183；该发明授权一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法是由张丽;李丹彤设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法，包括：视频数据关联关系的计算，其方法是将网络中的视频数据进行分类，其中连续型视频利用视频数据的位置计算关联性，普通型视频数据利用Apriori算法，计算得出视频数据的关联性，生成视频数据关联关系表，并将关联关系表记录在各个缓存节点；缓存预取策略，其方法是当发生视频数据请求时，获取到视频数据的名字，并根据视频数据的类型，查找到与该视频数据有关联关系的视频数据，将预取多个视频数据同时发送给中间节点进行预缓存。预缓存策略，其方法是将缓存节点的CS划分为两级，即主缓存和子缓存，将消费者请求的数据缓存在主缓存中，将预取数据缓存在子缓存中。

本发明授权一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法在权利要求书中公布了：1.一种用于命名数据网络中缩短视频数据平均响应时间的缓存预取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将NDN网络划分为多个区域，并引入边缘节点和区域联通节点的概念；边缘节点为与消费者直接相连的节点，区域联通节点为负责两个或多个区域间的通信的节点；边缘节点添加请求记录模块，区域联通节点添加辅助预测模块和请求记录模块；对生产者结构进行修改，划分为三个模块，即自预测模块、辅助预测模块和请求记录模块；将NDM网络中的每个中间缓存节点的缓存划分为两级，即MainCache和SlaveCache，MainCache用来缓存请求的视频数据，SlaveCache用来缓存预取的视频数据；对命名数据网络中的数据包结构进行修改，为其增加视频类型属性、预取属性以及关联关系表属性；对命名数据网络中的兴趣包结构进行修改，为其增加视频类型属性以及请求记录表属性； 步骤2：将NDN网络中的视频数据划分为三类，即实时视频数据、连续型视频数据和普通型视频数据；不同视频类型的数据包的视频类型属性Vtype字段不同，视频数据为实时视频时Vtype＝0，视频数据为连续型视频时Vtype＝1，视频数据为普通型视频时Vtype＝2； 步骤3：消费者生成请求兴趣包，并发送兴趣包请求某一视频数据，如果在中间缓存节点命中缓存，则直接转发请求数据包；如果消费者请求的数据在中间节点未命中，消费者发送的请求兴趣包到达生产者，生产者根据请求的视频数据类型进行预取； 步骤4： 当生产者发送的数据包到达中间缓存节点时，节点会首先读取数据包中的关联关系表isDRTable字段，如果isDRTable为1则表示该数据包为更新的关联关系表，则节点将关联关系表DataRelationTable更新为最新数据；如果isDRTable为0，继而节点会读取数据包中的Vtype字段，如果Vtype＝0则不对该数据包进行缓存；如果Vtype不为0，则节点会读取数据包中的isPre字段，如果isPre为0，则表示该数据包为消费者请求的数据，则将数据包缓存至MainCache；若isPre为1时，则表示该数据包为预取的视频数据，则将数据包缓存至 SlaveCache中； 步骤5：NDN网络中的边缘节点会记录消费者的请求，并定期将请求记录表以兴趣包的形式将消费者的请求记录发送至生产者和区域联通节点处；生产者和区域联通节点会利用辅助预测模块中的Apriori算法和请求记录表计算更新DataRelationTable，并将更新后的DataRelationTable发送给中间缓存节点进行缓存；其中，Apriori算法利用历史请求记录计算出普通型视频数据之间的关联关系，将计算结果记录在关联关系表中； 步骤6：生产者的辅助预测算法模块利用Apriori算法和消费者历史请求记录来计算更新DataRelationTable； 步骤7：区域联通节点将汇总两个或多个区域的请求记录表，并利用辅助预测模块中的Apriori算法对DataRelationTable进行更新，更新后的DataRelationTable以数据包的形式发送给联通的各区域中的节点； 步骤3中包括，步骤3-1：对于实时视频请求，命名数据网络的中间缓存节点没有必要对其进行缓存，因为被请求的数据在传递给实时用户之后将不会再次被请求；所以请求的视频数据类型为实时视频数据，则不对其余视频数据进行预取操作，直接将发送请求的数据包；步骤3-2：当为连续型数据时，即视频类型属性Vtype为1时，自预测模块根据视频数据的名字预取与该视频数据连续的n个视频数据包，并将n个数据包的视频类型属性Vtype置为1，预取属性isPre置1，随同请求的数据一同返回；n的个数取决于连续型视频的关联度即连续型视频数据组{V1,V2...Vk..Vn-1,Vn}，兴趣包请求的数据为视频数据Vk，其中k代表Vk在该连续型视频数据目录下的位置，Vk到达生产者，启动自预测模块后，计算Vj与Vk关联度当大于阈值λ时将预取Vj，公式如下，其中jk： 步骤3-3：当为普通型数据时，即视频类型属性Vtype为2时，生产者会启动辅助预测模块，辅助预测模块会读取关联关系表DataRelationTable中与请求数据关联关系高的β个视频数据，并将这β个数据包的视频类型属性Vtype置2，预取属性isPre置1，随同请求的数据一同返回。

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