董文涛，李 卓*，陈 昕

（1.网络文化与数字传播北京市重点实验室（北京信息科技大学），北京 100101；2.北京信息科技大学计算机学院，北京 100101）

（∗通信作者电子邮箱lizhuo@bistu.edu.cn）

0 引言

根据Cisco 年度互联网报告［1］预测，到2023 年，5G［2］速度将达到现有平均移动连接速度的13 倍，加之多媒体技术的高速发展，短视频应用（如:抖音、快手、火山短视频等）已成为当今互联网上的主流应用和占用网络带宽最多的应用［3］。据抖音官方发布的《2019抖音数据报告》［4］显示，截至2020年1月5日，抖音的日活跃用户已经超过了4 亿，因此通过可移动设备观看视频产生的网络流量将成为互联网流量的主要来源。随着网络基础设施的不断升级，一些具有缓存功能的网络架构［5］被提出。通过将未来流行度较高的视频内容缓存在移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）服务器的缓存中，可以有效地减少视频内容访问时延和从原始内容服务器检索视频的次数［6］。目前主要有两种内容分发策略［7］:基于拉（Pull）的分发策略和基于推（Push）的分发策略。其中基于拉的分发策略是一种基于用户需求的、被动的内容分发策略［8］。基于推的分发策略是在用户对视频内容发起请求之前，视频内容提供商把用户群即将请求或者最希望观看的一部分视频内容提前缓存在MEC 服务器的缓存中［9］。然而，随着智能终端的快速普及和短视频业务的飞速发展，在像抖音、快手等基于主动推荐方式的短视频应用中，基于拉的分发策略很难满足不同用户对短视频内容的个性化需求。……