本文關(guān)鍵詞：基于交互行為相關(guān)性的流媒體數(shù)據(jù)預(yù)取策略

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【摘要】：用戶交互行為是認知流媒體系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù),將交互行為中的相關(guān)性規(guī)律建模為隱馬爾可夫模型(hidden Markov model,HMM),并由此提出基于隱馬爾可夫模型的流媒體數(shù)據(jù)預(yù)取策略.該策略使用Baum-Welch法對HMM的系統(tǒng)參數(shù)進行最大似然估計;然后基于HMM模型,利用當(dāng)前用戶的交互行為信息以及過去用戶觀看狀態(tài)的后驗概率進行貝葉斯推理,對用戶當(dāng)前觀看狀態(tài)的后驗概率進行更新;最后根據(jù)最大后驗概率準(zhǔn)則對用戶交互過程中的觀看狀態(tài)進行最終判決.使用后驗概率,該策略可進一步確定具有最大預(yù)取價值的數(shù)據(jù)塊,并實施預(yù)取策略以降低視頻交互過程中的訪問延遲.仿真實驗證實了所提策略的有效性.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)傳播系統(tǒng)與控制安徽省重點實驗室;
【基金】：安徽省科技攻關(guān)重點項目(12010202038)資助
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： 1引言隨著流媒體技術(shù)的發(fā)展,流媒體服務(wù)系統(tǒng)得到廣泛部署,高清視頻服務(wù)的需求日益增加.流媒體服務(wù)具有頻繁的隨機交互操作和大量的數(shù)據(jù)傳輸,用戶對實時性的要求使得流媒體系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)傳輸策略成為一個關(guān)鍵性技術(shù),在高清視頻服務(wù)環(huán)境中保障服務(wù)質(zhì)量,降低交互延時已是一個迫切

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本文編號：1293658