近期，数字影视艺术理论与技术重庆市重点实验室开放课题负责人埃克塞特大学张旭研究员为第一作者，重庆大学大数据与软件学院范琪琳副教授为合作作者的论文“Cooperative Edge Caching Based on Temporal Convolutional Networks”，在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (IEEE TPDS)发表。

IEEE TPDS是计算机并行分布式系统领域的顶级期刊，主要关注并行分布计算算法、并行分布计算应用、并行分布计算结构和并行分布计算软件等领域最新的研究进展和技术，是中国计算机学会（CCF）推荐的计算机系统与高性能计算领域的3个A类顶级期刊之一，SCI中科院分区2区期刊，每年出刊12期。

该论文提出了一种协作式的边缘缓存方案，可以在缓存资源有限的情况下实现不同边缘服务器之间的相互协作，从而有效降低内容的分发时延。为此，论文提出了基于时间卷积网络的内容流行度预测模型，根据预测的内容流行度，引入内容缓存价值的指标来衡量内容在给定边缘服务器上缓存时的价值，设计了一种动态规划算法以最大化整体内容缓存价值。实验结果证明了该方案的优越性，可有效提高内容缓存命中率和降低分发时延。