基于交互行为相关性的流媒体数据预取策略

发布时间：2017-12-15 22:24

  本文关键词：基于交互行为相关性的流媒体数据预取策略

  更多相关文章： 缓存策略 用户行为分析 隐马尔可夫模型 服务质量

【摘要】：用户交互行为是认知流媒体系统的基础和关键技术,将交互行为中的相关性规律建模为隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM),并由此提出基于隐马尔可夫模型的流媒体数据预取策略.该策略使用Baum-Welch法对HMM的系统参数进行最大似然估计;然后基于HMM模型,利用当前用户的交互行为信息以及过去用户观看状态的后验概率进行贝叶斯推理,对用户当前观看状态的后验概率进行更新;最后根据最大后验概率准则对用户交互过程中的观看状态进行最终判决.使用后验概率,该策略可进一步确定具有最大预取价值的数据块,并实施预取策略以降低视频交互过程中的访问延迟.仿真实验证实了所提策略的有效性.
【作者单位】： 中国科学技术大学网络传播系统与控制安徽省重点实验室;
【基金】：安徽省科技攻关重点项目(12010202038)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言随着流媒体技术的发展,流媒体服务系统得到广泛部署,高清视频服务的需求日益增加.流媒体服务具有频繁的随机交互操作和大量的数据传输,用户对实时性的要求使得流媒体系统中的数据传输策略成为一个关键性技术,在高清视频服务环境中保障服务质量,降低交互延时已是一个迫切

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