【摘要】：隨著移動(dòng)通信、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)智能終端的發(fā)展,人們對(duì)高質(zhì)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)有更強(qiáng)烈的需求,特別是在線視頻和社交業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)(Content Delivery Network,CDN)遠(yuǎn)離用戶,導(dǎo)致傳輸距離遠(yuǎn)和延時(shí)高。然而未來(lái)業(yè)務(wù)本地化趨勢(shì)越來(lái)越明顯,特別是社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展使得內(nèi)容分發(fā)更加邊緣化、小圈子化,邊緣網(wǎng)絡(luò)的緩存受到廣泛的關(guān)注。本論文將視頻內(nèi)容分發(fā)服務(wù)分為用戶只消費(fèi)視頻內(nèi)容的傳統(tǒng)視頻服務(wù)和用戶主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)或者生產(chǎn)的社交視頻服務(wù),本論文分別針對(duì)用戶的視頻內(nèi)容偏好、社交關(guān)系來(lái)研究邊緣網(wǎng)絡(luò)的視頻內(nèi)容緩存,包括以下兩方面。第一,研究基于用戶的視頻內(nèi)容偏好邊緣網(wǎng)絡(luò)的緩存設(shè)計(jì)。以用戶的視頻內(nèi)容偏好來(lái)設(shè)計(jì)緩存,視頻內(nèi)容的數(shù)目是一個(gè)影響緩存算法復(fù)雜度的重要因素。先前研究是一種視頻內(nèi)容級(jí)的緩存策略,緩存策略的復(fù)雜度較高,使得緩存設(shè)計(jì)很難實(shí)用化。因此,為降低復(fù)雜度,本論文首先利用邊緣網(wǎng)絡(luò)用戶的視頻內(nèi)容偏好的聚集效應(yīng),使用聚類算法來(lái)聚合用戶和分割視頻內(nèi)容空間,達(dá)到降低用戶維度和視頻內(nèi)容維度。之后,在新的用戶空間和視頻內(nèi)容的維度空間,本論文設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單有效的貪婪緩存算法,該算法的復(fù)雜度與視頻內(nèi)容數(shù)目和用戶數(shù)目之積成二次方,大大降低了原來(lái)成指數(shù)關(guān)系或者高次多項(xiàng)式的復(fù)雜度。此外,本論文也考慮了用戶的視頻內(nèi)容偏好組成的向量或者矩陣呈現(xiàn)高維、稀疏、傾斜的特征,這些特征使得分簇難度急劇增大,本論文也研究這些特征對(duì)于本文提出分簇的緩存策略影響。第二,研究基于社交關(guān)系的邊緣網(wǎng)絡(luò)的緩存設(shè)計(jì)。本論文首先將邊緣網(wǎng)絡(luò)的視頻內(nèi)容緩存設(shè)計(jì)建模為涉及社交關(guān)系的系統(tǒng)模型,即將用戶間的社交關(guān)系作為緩存系統(tǒng)的重要因素。之后,本論文綜合考慮虛擬的社交關(guān)系和物理社交關(guān)系來(lái)應(yīng)對(duì)邊緣網(wǎng)絡(luò)中用戶移動(dòng)性,并提出基于社交關(guān)系的用戶移動(dòng)模型來(lái)獲取用戶間相遇的社交關(guān)系強(qiáng)度。最后,本論文根據(jù)社交關(guān)系強(qiáng)度選擇緩存節(jié)點(diǎn),然后設(shè)計(jì)視頻內(nèi)容緩存策略。仿真結(jié)果顯示在社交網(wǎng)絡(luò)中基于社交關(guān)系的視頻內(nèi)容緩存策略優(yōu)于傳統(tǒng)的基于視頻內(nèi)容流行度的視頻內(nèi)容緩存策略。此外,本論文也研究物理和虛擬社交關(guān)系對(duì)視頻內(nèi)容緩存策略影響,仿真結(jié)果表明用戶移動(dòng)的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性,物理社交關(guān)系強(qiáng)于虛擬社交關(guān)系對(duì)于視頻內(nèi)容緩存策略影響。論文最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),并展望未來(lái)研究工作。
【圖文】：

的貪婪的緩存算法。逡逑系的邊緣網(wǎng)絡(luò)視頻緩存設(shè)計(jì)逡逑，用戶的社交關(guān)系可以分為虛擬社交關(guān)系和物理社交關(guān)系，虛擬朋友、同事、親情通過(guò)相互的關(guān)注建立的社交關(guān)系，物理設(shè)計(jì)間中移動(dòng)而不斷相遇而建立的社交關(guān)系。通常情況下，虛擬實(shí)際的物理空間中相遇的機(jī)會(huì)較大，例如兩個(gè)用戶為同事關(guān)系，物理距離相對(duì)較小同時(shí)會(huì)面的概率也較大。然而，在特殊的情，但兩個(gè)用戶的辦公地點(diǎn)相距較遠(yuǎn)，分別位于公司的南北分部關(guān)系比較強(qiáng)，但是兩者在物理空間不存在交集。本文將物理社合在一起去設(shè)計(jì)邊緣網(wǎng)絡(luò)視頻緩存。同時(shí)，本文在建模物理是使用簡(jiǎn)單的用戶移動(dòng)模型，，而是建立基于虛擬社交關(guān)系的用戶有一定社交關(guān)系的用戶之間的移動(dòng)規(guī)律。在獲取用戶的社交關(guān)評(píng)分作為緩存設(shè)計(jì)的重要參考，將社交關(guān)系重要的節(jié)點(diǎn)作為緩的視頻內(nèi)容上傳到選擇的緩存節(jié)點(diǎn)中，然后其他用戶可以從緩

邐１００邐２００邐３００邐４００邐５００邐６００邐７００邐８００邐９００邐１０００逡逑Ｖａｌｕｅ逡逑圖２－１邋Ｆａｃｅｂｏｏｋ用戶的維度圖（橫軸為度數(shù)和縱軸為用戶數(shù)量）逡逑Ｄｅｇｒｅｅ邋Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ逡逑５．０００邋ｉｐ邐—｜逡逑４．５００逡逑４．０００逡逑３．５００邐［逡逑３．０００邐Ｉ逡逑§，－［邋！逡逑２．０００邐Ｐ逡逑１．５００邐Ｐ逡逑１．０００邐ｔ逡逑１逡逑０邐１，０００邐２，０００邐３，０００邐４，０００邐５，０００邐６，０００邐７，０００邐８，０００邐９，０００邋１０，０００逡逑Ｖａｌｕｅ逡逑圖２－２邋Ｔｗｉｔｔｅｒ用戶的度數(shù)圖（橫軸為度數(shù)和縱軸為用戶數(shù)量）逡逑２．２．２社交圈子的小世界逡逑社交用戶表現(xiàn)一種同質(zhì)性即具有相似特征的個(gè)體選擇彼此作為朋友的傾向，逡逑例如用戶Ａ發(fā)現(xiàn)用戶Ｂ和自己有相同的興趣和愛(ài)好，因而更有可能選擇Ｂ作為自己的逡逑１４逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.0

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本文編號(hào)：2536803