《表1 算法流程：异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略》

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《异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略》

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本文提出的背包问题，每个聚类中的背包个数不确定，需要计算求出，且存在多个约束条件，较为复杂。贪婪算法是求解背包问题的经典算法[23-25]，采用从顶向下、以迭代的方法进行选择，每做出一次选择就可将所求整体问题简化为一个规模更小的子问题，通过多次迭代寻找局部最优，从而得到整体最优解。因此，本文采用贪婪算法求最优解。首先，根据用户请求历史计算出用户对所有内容的偏好程度；然后，根据用户的位置信息计算相邻用户距离，确定虚拟聚类；接着，在缓存容量的限制下，根据内容请求因子确定缓存内容；最后，使用贪婪算法求出问题最优解。具体流程如表1所示。