短视频社交平台的测量分析与边缘缓存策略研究

发布时间：2022-12-10 15:47

　　随着智能手机和移动网络的普及,短视频社交平台逐渐兴起,这给移动网络的回传链路带来了大量的流量。相比YouTube等VoD平台,短视频社交平台中视频的流行度分布更加趋向于极少数的流行视频,因此利用边缘缓存的技术,将流行视频提前缓存在基站上,就可以大大减小回传链路的流量负载,并降低用户观看视频的延迟和云服务器的负载。但是短视频社交平台中视频流行度变化迅速,具有更强的动态性,因此传统的基于用户最近访问记录的缓存替换策略难以及时对视频流行度的变化做出反应,导致缓存效率降低。本文首先通过逆向工程得到了获取抖音平台数据的接口,获取了抖音的相关数据。以抖音短视频为例,本文对短视频社交平台中用户和视频的特征进行了分析,并详细测量了平台中的视频传播机制。测量结果显示平台中用户分布是不均匀的,在城市范围存在大量用户聚集在少数区域的情况。平台中视频传播的主要方式是推荐,其次是通过社交网络传播,并且视频传播呈现出明显的时间局部性和空间局部性。基于测量的结果,本文提出了一种云边协同的协作式边缘缓存策略来减小回传链路和云服务器的负载,降低用户观看视频的延迟。用户分布的不均匀导致了不同区域的基站负载不均衡,因此本文... 

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 短视频社交平台介绍
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 短视频社交平台的研究现状
        1.3.2 边缘缓存的研究现状
    1.4 研究内容与主要贡献
    1.5 论文结构安排
    1.6 本章总结
第2章 数据采集系统的构建
    2.1 获取抖音API的过程
        2.1.1 解密数据流
        2.1.2 数据流分析
        2.1.3 抖音API介绍
    2.2 实现数据采集程序
    2.3 采样数据介绍
    2.4 本章总结
第3章 短视频社交平台测量
    3.1 用户特征测量
    3.2 视频特征测量
    3.3 视频的传播方式
        3.3.1 视频传播介绍
        3.3.2 抖音的推荐机制
    3.4 视频传播的特征
        3.4.1 在空间上的特征
        3.4.2 在时间上的特征
    3.5 本章总结
第4章 基于边缘缓存的短视频平台性能优化
    4.1 系统模型与问题描述
    4.2 问题建模
    4.3 算法设计
    4.4 仿真测试与性能优化
    4.5 本章总结
第5章 总结
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果



本文编号：3717039