本文關(guān)鍵詞：基于CDN的視頻流媒體內(nèi)容分發(fā)策略的研究　出處：《深圳大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 視頻流媒體 內(nèi)容分發(fā) 興趣模型 動態(tài)興趣模型 CDNsim

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷升級,流媒體技術(shù)的日趨完善,視頻流媒體儼然已經(jīng)成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)中的主流應(yīng)用。大量的在線視頻流媒體,使得互聯(lián)網(wǎng)承受著越來越大的壓力。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(Content Delivery Network,CDN)已經(jīng)被許多互聯(lián)網(wǎng)公司所采用。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比,CDN能更好的利用網(wǎng)絡(luò)帶寬資源尤其是骨干網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)帶寬資源,提高網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量,能有效的減少源服務(wù)器的負(fù)載,提升用戶體驗質(zhì)量(QoE)。在CDN產(chǎn)生的將近二十年里,對CDN的研究集中在內(nèi)容分發(fā)策略的研究,而關(guān)于內(nèi)容預(yù)分發(fā)的研究探索卻并不多見。目前對內(nèi)容預(yù)分發(fā)的依據(jù)只是單純的流行度或者用戶的興趣度,并且對用戶的興趣度的計算方法普遍比較的粗糙、簡單,與用戶的實際情況存在較大的偏差,導(dǎo)致預(yù)分發(fā)的內(nèi)容命中率不高,無法更好地服務(wù)于日益豐富的流媒體應(yīng)用業(yè)務(wù)。針對以上的問題,本文通過對CDN中用戶興趣度的研究,提出了新的CDN視頻流媒體內(nèi)容分發(fā)策略,該策略在構(gòu)建用戶興趣模型時去除了由于系統(tǒng)推薦、用戶誤點、網(wǎng)頁導(dǎo)航等非興趣因素對興趣度計算結(jié)果的影響,使得計算出來的用戶興趣度更準(zhǔn)確、更合理。仿真實驗證明,通過基于該改進(jìn)的用戶興趣度模型指導(dǎo)進(jìn)行的視頻流媒體的預(yù)分發(fā)可以有效提高用戶請求的命中率。在實際應(yīng)用中用戶的興趣度并非一成不變的,存在著興趣漂移現(xiàn)象,也就是用戶對某一個事物的興趣會隨著場景的改變或者時間的推移而發(fā)生改變。目前,興趣漂移的解決方案主要有時間窗口法和遺忘函數(shù)法。本文在遺忘函數(shù)法的基礎(chǔ)上,提出了一種動態(tài)用戶興趣度模型,在該興趣模型中的用戶興趣度隨著時間的推移,采用自然衰減函數(shù)來對用戶興趣度進(jìn)行修正,使得計算出來的用戶興趣度與用戶的真實興趣盡可能的擬合。仿真實驗證明,該模型能有效提升用戶興趣模型指導(dǎo)內(nèi)容推送的準(zhǔn)確率。本文使用了CDNsim模擬仿真軟件對CDN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行模擬仿真實驗,實驗數(shù)據(jù)來源于香港某網(wǎng)絡(luò)電視臺的真實用戶訪問日志。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the continuous upgrading of network infrastructure, streaming media technology is increasingly perfect, video streaming media has become the mainstream application of the Internet. A large number of online video streaming media. The Internet is under increasing pressure. Content Delivery Network. CDN has been adopted by many Internet companies. Compared with the traditional network architecture, CDN can make better use of network bandwidth resources, especially backbone network bandwidth resources, and improve the quality of network transmission. It can effectively reduce the load of the source server and improve the quality of user experience. In the nearly 20 years of CDN, the research on CDN focused on the content distribution strategy. However, the research on content pre-distribution is rare. At present, the basis of content pre-distribution is simply popularity or user interest, and the calculation method of user interest is generally rough. Simple, there is a big deviation with the actual situation of users, resulting in the content of pre-distributed hit rate is not high, can not better serve the increasingly rich streaming media applications. Based on the research of user interest in CDN, a new CDN video streaming content distribution strategy is proposed in this paper. This strategy removes the delay of user because of system recommendation when constructing user interest model. The influence of non-interest factors such as web navigation on the calculation results of interest makes the calculated user interest more accurate and reasonable. The pre-distribution of video streaming media based on the improved user interest model can effectively improve the hit rate of user requests. There is a phenomenon of interest drift, that is, the user's interest in a certain thing will change with the change of the scene or the passage of time. The main solutions of interest drift are time window method and forgetting function method. In this paper, a dynamic user interest model is proposed on the basis of forgetting function method. The user interest in the model is modified by natural decay function over time. Make the calculated user interest degree and user's real interest fit as much as possible. This model can effectively improve the accuracy of user interest model guiding content push. In this paper, the CDNsim simulation software is used to simulate and simulate the CDN network environment. Experimental data from a network television station in Hong Kong real user access log.
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.8

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本文編號：1426846