In-Network Caching for ICN-Based IoT (ICN-IoT): A Comprehensive Survey
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Things (IoT) has already emerged as one of the most popular directions in today’s information and communication technology (ICT) domain. With its advancement over different application areas, such as smart home, smart healthcare, industry 4.0, etc., a huge amount of data has been generated by billions of IoT devices, which aggravates the shortcomings of the network layer (IP)-based networks, such as limited expressiveness of IP addressing, inefficient support for mobility, and in-network caching. Building IoT on top of information-centric networking (ICN) is believed to be a promising solution to tackle the above challenge, especially the in-network caching of ICN can significantly benefit IoT in terms of reducing data and saving IoT devices’ energy. However, caching IoT data is more challenging than caching traditional Internet content, e.g., video, because IoT data are usually valid within a certain period of time, and IoT devices are typically constrained with battery. Hence, in this survey, we first review the current implementation proposals of ICN-based IoT (ICN-IoT). Next, we present the conventional caching decision policies and replacement policies which could be adopted to mitigate the aforementioned challenges, e.g., reducing IoT traffic, saving energy, and reducing data retrieval latency. Further, since leveraging machine learning (ML) techniques have the potential to further improve the caching efficiency by dealing with uncertainties, e.g., predicting unknown information, adaptively interacting with the environment, we also demonstrate the recently proposed ML-based caching schemes for ICN-IoT. In addition, we outline the open research issues and point out the future opportunities of caching in ICN-IoT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».