本文選題：網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù) + 視頻分發(fā)服務(wù)器��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)及通信技術(shù)的發(fā)展、大屏幕終端設(shè)備與專用APP的普及,網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)已成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)中最為重要的組成部分。其吸引大規(guī)模用戶使用,產(chǎn)生了大量的網(wǎng)絡(luò)流量并占據(jù)了大比例的網(wǎng)絡(luò)帶寬。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)正在不斷的展現(xiàn)出一些新的特性,例如綜合性業(yè)務(wù)類型和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)接入方式等。因此,對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的深入理解,將有助于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源部署、設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)功能算法、調(diào)整廣告投放策略等一系列任務(wù),以獲取潛在商業(yè)利益并進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)。在此背景下,本文基于從現(xiàn)實(shí)環(huán)境中采集的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),從多個(gè)角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)進(jìn)行了深入詳細(xì)的分析,并直接解決了若干現(xiàn)實(shí)問題。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)對(duì)視頻分發(fā)階段用戶與服務(wù)器之間的通信流程與通信特點(diǎn)進(jìn)行分析,并提出了 一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分發(fā)服務(wù)器檢測方法。網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)提供商使用分發(fā)服務(wù)器向其地理上廣泛分布的用戶進(jìn)行視頻交付。這些分發(fā)服務(wù)器持續(xù)傳輸大容量視頻文件,因而在網(wǎng)絡(luò)的管控與優(yōu)化任務(wù)中是極為重要的。然而,分發(fā)服務(wù)器往往具有無域名、無固定IP地址、動(dòng)態(tài)增減的特性,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商對(duì)其難以精準(zhǔn)識(shí)別。為此,本文首次提出了對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分發(fā)服務(wù)器的檢測問題�；谥鲃�(dòng)播測實(shí)驗(yàn),本文揭示了網(wǎng)絡(luò)視頻分發(fā)的通用流程�；诖笠�(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù),本文深入分析了用戶與分發(fā)服務(wù)器之間的通信特性,包括:HTTP交互間隔、傳輸文件類型、HTTP重定向行為、HTTP報(bào)文的URI及頭部字段內(nèi)容。根據(jù)分析結(jié)果,本文定義了多維度特征,并結(jié)合高效機(jī)器學(xué)習(xí)算法,最終提出了一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分發(fā)服務(wù)器檢測方法。本文進(jìn)一步使用現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)對(duì)檢測方法進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法性能優(yōu)秀:準(zhǔn)確率接近100%,同時(shí)召回率在85%以上。(2)基于從我國東北某省的移動(dòng)通信網(wǎng)中采集的超過170億條網(wǎng)絡(luò)流量話單數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)消耗、位置移動(dòng)、業(yè)務(wù)使用三個(gè)方面,對(duì)新興的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中視頻用戶的行為特性進(jìn)行了深入的分析。本文的三個(gè)分析角度,分別對(duì)應(yīng)著用戶在核心網(wǎng)、無線接入網(wǎng)以及業(yè)務(wù)提供商處的資源使用情況。在數(shù)據(jù)消耗方面,本文分析了用戶的流量字節(jié)數(shù)與活躍時(shí)長分布。并且,本文發(fā)現(xiàn)了重度用戶的存在,并提出了一個(gè)無參數(shù)的檢測方法。在位置移動(dòng)方面,本文分析了用戶訪問小區(qū)的數(shù)量分布及位置變化情況�；诖�,本文首次從空間維度上定義了用戶觀看網(wǎng)絡(luò)視頻時(shí)的移動(dòng)模式,并對(duì)各模式的移動(dòng)軌跡和停留時(shí)間進(jìn)行了詳細(xì)研究。而在業(yè)務(wù)使用方面,本文則分析了用戶觀看視頻的數(shù)量分布,并揭示了觀看時(shí)刻的整體特性。此外,本文還發(fā)現(xiàn)并衡量了用戶的重復(fù)播放行為。最后,本文將不同分析角度的重度用戶進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析,并跨角度比較了重度用戶與非重度用戶的行為特性差異。(3)基于從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商處采集的超過120億條大規(guī)模流量數(shù)據(jù)和從視頻網(wǎng)站處爬取的連續(xù)30天的長時(shí)期視頻元信息,從用戶活躍度、視頻屬性、用戶關(guān)系三個(gè)方面,對(duì)新興的綜合性網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)中兩種關(guān)鍵類型用戶的喜好特性進(jìn)行了深入的分析。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)用戶喜好的研究,本文首次同時(shí)考慮了上傳者和播放者兩種不同類型的用戶,并進(jìn)行了對(duì)比性的分析工作。在用戶活躍度方面,本文研究了用戶在不同粒度的時(shí)間維度上的分布特性,并對(duì)比了兩種用戶的整體業(yè)務(wù)使用情況。在視頻屬性方面,本文分別分析了被上傳視頻和被播放視頻的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)屬性特點(diǎn),包括視頻類型、視頻時(shí)長和視頻播放量等內(nèi)容。最后,在用戶關(guān)系方面,對(duì)于上傳者,本文研究了粉絲數(shù)的整體分布特性及對(duì)播放量的影響;而對(duì)于播放者,本文構(gòu)建了基于視頻偏好的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并揭示了該網(wǎng)絡(luò)的小世界特性。(4)基于超過20萬條新上傳視頻的一個(gè)月播放量追蹤數(shù)據(jù),從群體和單體的角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻的流行度特性進(jìn)行了深入分析。從視頻群體的角度,本文首先分析了視頻長期播放量的整體分布特性,并使用Pareto Type 2分布進(jìn)行擬合。然后,根據(jù)視頻的長期播放量,定義了不同的流行度級(jí)別。最后,本文探尋了視頻類型與視頻內(nèi)容標(biāo)簽對(duì)于視頻長期播放量的影響。從視頻單體的角度,本文首先分析了視頻的每日播放量獲取情況,并定義了活躍天的概念�；诨钴S天出現(xiàn)的位置,進(jìn)一步探尋了各視頻的活躍期長度。接下來,本文衡量了視頻在各天內(nèi)獲取播放量的均勻程度,并提出了播放量激增的概念�；诓シ帕考ぴ龅臄�(shù)量和位置,本文定義了一系列的播放量增長模式,以描述視頻單體間不同的流行度演化趨勢。在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步對(duì)流行度級(jí)別與播放量增長模式的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了研究。(5)基于網(wǎng)絡(luò)視頻流行度特性的分析結(jié)果,面向不同預(yù)測對(duì)象,提出了多種高效的網(wǎng)絡(luò)視頻未來流行度預(yù)測方法。鑒于網(wǎng)絡(luò)視頻龐大的數(shù)量和極不均勻的用戶關(guān)注度,對(duì)其流行度的深入理解并進(jìn)一步預(yù)測,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文分別研究了對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻未來流行度的級(jí)別預(yù)測問題和數(shù)值預(yù)測問題。對(duì)于未來流行度的級(jí)別預(yù)測,本文從視頻屬性、上傳者屬性、內(nèi)容話題、文本語言和歷史動(dòng)態(tài)五個(gè)角度提取多維度特征,并結(jié)合多種高效的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,在不同情形下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。我們發(fā)現(xiàn)在視頻發(fā)布時(shí),對(duì)其未來流行度級(jí)別進(jìn)行立即預(yù)測是可行的,平均精度和平均召回率分別可達(dá)為74%和60%。而如果引入初始觀察期,我們能夠大幅度提升預(yù)測性能,平均精度和平均召回率分別可達(dá)95%和91%。而對(duì)于未來流行度的數(shù)值預(yù)測,本文首先對(duì)視頻的早期-長期播放量關(guān)系進(jìn)行了研究。然后,基于播放量增長模式和基于流行度級(jí)別轉(zhuǎn)換,本文分別提出了兩種預(yù)測方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在相對(duì)誤差指標(biāo)上,本文提出方法可優(yōu)于目前先進(jìn)的基線方法超過30%。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：1767045