近年來，在線社交網(wǎng)絡(luò)與在線視頻網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展融合，用戶行為導(dǎo)致在線視頻的應(yīng)用模式產(chǎn)生了根本性的變化，在線的社交化視頻（簡稱社交視頻）內(nèi)容分發(fā)成為互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)發(fā)展的前沿與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)技術(shù)，由于僅從內(nèi)容角度出發(fā)，無法主動感知用戶個體行為借助社交關(guān)系相互影響產(chǎn)生的在線視頻傳播規(guī)律和趨勢，現(xiàn)有依賴視頻內(nèi)容流行度進行內(nèi)容分發(fā)的方法不再完全有效。社交視頻內(nèi)容傳播特性、網(wǎng)絡(luò)資源分配、內(nèi)容部署、以及服務(wù)部署策略是實現(xiàn)高質(zhì)量社交視頻應(yīng)用的關(guān)鍵點。本文通過數(shù)據(jù)驅(qū)動研究方法，結(jié)合社交關(guān)系、用戶行為、內(nèi)容屬性，研究社交視頻內(nèi)容分發(fā)中的核心技術(shù)。本文的主要貢獻如下： 1.通過大規(guī)模測量，發(fā)現(xiàn)在線社交視頻內(nèi)容分發(fā)特性。本文揭示社交視頻內(nèi)容分發(fā)與傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)的本質(zhì)區(qū)別，體現(xiàn)在社交關(guān)系、用戶行為對內(nèi)容分發(fā)的影響；內(nèi)容分發(fā)的邊緣化、小圈子化、流行度的扁平化；用戶行為的異構(gòu)性、以及社交信息對用戶興趣的反映；內(nèi)容傳播的動態(tài)性、差異性、以及傳播影響的局部性。這些特性同時提供了設(shè)計社交視頻分發(fā)策略的關(guān)鍵因素。 2.提出基于傳播模型的網(wǎng)絡(luò)資源分配策略。本文設(shè)計多區(qū)域、邊緣化的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和滿足用戶偏好的... 

【文章頁數(shù)】：139 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 本文研究領(lǐng)域與面臨的主要挑戰(zhàn)
    1.3 本文的主要貢獻
第2章 研究現(xiàn)狀與相關(guān)工作
    2.1 流媒體與視頻分發(fā)技術(shù)
    2.2 視頻內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 傳統(tǒng)視頻內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 基于云計算的視頻內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 在線社交網(wǎng)絡(luò)與社交視頻
        2.3.1 在線社交網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 社交視頻內(nèi)容訪問與用戶興趣特性
    2.4 社交視頻內(nèi)容分發(fā)
        2.4.1 在線社交網(wǎng)絡(luò)對視頻內(nèi)容分發(fā)的影響
        2.4.2 面向社交視頻的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.4.3 云計算與社交視頻內(nèi)容分發(fā)
        2.4.4 社交視頻內(nèi)容分發(fā)基本策略
    2.5 本章小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的社交視頻內(nèi)容分發(fā)特性分析
    3.1 本章引言
    3.2 社交視頻服務(wù)模式
    3.3 數(shù)據(jù)集與測量方法
        3.3.1 大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)與視頻網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集
        3.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)與視頻網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)
    3.4 社交視頻內(nèi)容的生成、訪問、與流行度特性
        3.4.1 內(nèi)容生成與訪問邊緣化
        3.4.2 內(nèi)容分享小圈子化
        3.4.3 內(nèi)容流行度扁平化
    3.5 社交視頻服務(wù)中用戶行為特性
        3.5.1 用戶行為長尾化
        3.5.2 聯(lián)合內(nèi)容與社交信息的用戶興趣刻畫
        3.5.3 用戶興趣異構(gòu)化
    3.6 社交視頻內(nèi)容傳播特性
        3.6.1 社交關(guān)系動態(tài)性
        3.6.2 內(nèi)容傳播差異性
        3.6.3 傳播影響局部性
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于傳播模式的邊緣云網(wǎng)絡(luò)資源分配策略
    4.1 本章引言
        4.1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與用戶劃分
        4.1.2 網(wǎng)絡(luò)資源分配
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 多邊緣云網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與基于傳播的用戶劃分
        4.3.1 多區(qū)域分布式分發(fā)平臺優(yōu)勢
        4.3.2 區(qū)域多樣性對社交視頻內(nèi)容分發(fā)的影響
        4.3.3 多云計算提供商社交視頻內(nèi)容分發(fā)挑戰(zhàn)
        4.3.4 基于傳播的多邊緣云計算提供商環(huán)境下服務(wù)器部署
        4.3.5 多邊緣云計算提供商環(huán)境用戶劃分建模
        4.3.6 啟發(fā)式算法
    4.4 基于社交視頻內(nèi)容訪問預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)資源分配
        4.4.1 社交視頻內(nèi)容訪問規(guī)模與社交信息關(guān)聯(lián)
        4.4.2 社交視頻用戶區(qū)域分布
        4.4.3 視頻訪問與社交信息時間關(guān)聯(lián)特性
        4.4.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
        4.4.5 基于社交視頻訪問預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)資源分配
    4.5 性能評測
        4.5.1 多邊緣云服務(wù)器部署和用戶劃分性能
        4.5.2 網(wǎng)絡(luò)資源分配性能
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于傳播預(yù)測的社交視頻內(nèi)容部署策略
    5.1 本章引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 基于傳播特性的社交視頻內(nèi)容部署框架
        5.3.1 社交視頻傳播對內(nèi)容部署影響
        5.3.2 邊緣云與對等網(wǎng)結(jié)合的內(nèi)容部署框架
    5.4 基于傳播預(yù)測的社交視頻內(nèi)容部署策略
        5.4.1 傳播預(yù)測模型
        5.4.2 基于傳播預(yù)測的內(nèi)容傳輸
    5.5 性能評測
        5.5.1 實驗設(shè)置
        5.5.2 邊緣云服務(wù)器內(nèi)容部署有效性
        5.5.3 對等網(wǎng)內(nèi)容傳輸?shù)挠行?br>        5.5.4 邊緣云與節(jié)點協(xié)作
    5.6 系統(tǒng)實現(xiàn)討論
    5.7 本章小結(jié)
第6章 基于混合云計算資源的社交視頻服務(wù)部署策略
    6.1 本章引言
    6.2 相關(guān)工作
    6.3 社交視頻服務(wù)特性
        6.3.1 內(nèi)容處理計算資源需求特性
        6.3.2 混合云計算資源優(yōu)勢
    6.4 社交視頻服務(wù)部署策略
        6.4.1 設(shè)計框架
        6.4.2 基于內(nèi)容生成預(yù)測的計算資源分配
        6.4.3 基于傳播強度的內(nèi)容復(fù)制策略
    6.5 算法與系統(tǒng)實現(xiàn)
        6.5.1 局部內(nèi)容處理節(jié)點部署
        6.5.2 全局內(nèi)容分發(fā)部署
    6.6 性能評測
        6.6.1 實驗設(shè)計
        6.6.2 實驗結(jié)果
    6.7 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 研究工作總結(jié)
    7.2 研究工作展望
參考文獻
致謝
附錄A 多云計算提供商環(huán)境下用戶劃分問題與MCP問題等價的證明
    A.1 對定理4.1的證明
個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號：3707735