【摘要】：隨著移動通信、社交網絡、移動智能終端的發(fā)展,人們對高質量實時數據業(yè)務有更強烈的需求,特別是在線視頻和社交業(yè)務。傳統內容分發(fā)網(Content Delivery Network,CDN)遠離用戶,導致傳輸距離遠和延時高。然而未來業(yè)務本地化趨勢越來越明顯,特別是社交網絡發(fā)展使得內容分發(fā)更加邊緣化、小圈子化,邊緣網絡的緩存受到廣泛的關注。本論文將視頻內容分發(fā)服務分為用戶只消費視頻內容的傳統視頻服務和用戶主動轉發(fā)或者生產的社交視頻服務,本論文分別針對用戶的視頻內容偏好、社交關系來研究邊緣網絡的視頻內容緩存,包括以下兩方面。第一,研究基于用戶的視頻內容偏好邊緣網絡的緩存設計。以用戶的視頻內容偏好來設計緩存,視頻內容的數目是一個影響緩存算法復雜度的重要因素。先前研究是一種視頻內容級的緩存策略,緩存策略的復雜度較高,使得緩存設計很難實用化。因此,為降低復雜度,本論文首先利用邊緣網絡用戶的視頻內容偏好的聚集效應,使用聚類算法來聚合用戶和分割視頻內容空間,達到降低用戶維度和視頻內容維度。之后,在新的用戶空間和視頻內容的維度空間,本論文設計一個簡單有效的貪婪緩存算法,該算法的復雜度與視頻內容數目和用戶數目之積成二次方,大大降低了原來成指數關系或者高次多項式的復雜度。此外,本論文也考慮了用戶的視頻內容偏好組成的向量或者矩陣呈現高維、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于本文提出分簇的緩存策略影響。第二,研究基于社交關系的邊緣網絡的緩存設計。本論文首先將邊緣網絡的視頻內容緩存設計建模為涉及社交關系的系統模型,即將用戶間的社交關系作為緩存系統的重要因素。之后,本論文綜合考慮虛擬的社交關系和物理社交關系來應對邊緣網絡中用戶移動性,并提出基于社交關系的用戶移動模型來獲取用戶間相遇的社交關系強度。最后,本論文根據社交關系強度選擇緩存節(jié)點,然后設計視頻內容緩存策略。仿真結果顯示在社交網絡中基于社交關系的視頻內容緩存策略優(yōu)于傳統的基于視頻內容流行度的視頻內容緩存策略。此外,本論文也研究物理和虛擬社交關系對視頻內容緩存策略影響,仿真結果表明用戶移動的隨機性和動態(tài)性,物理社交關系強于虛擬社交關系對于視頻內容緩存策略影響。論文最后對全文進行了總結,并展望未來研究工作。
【圖文】：

的貪婪的緩存算法。逡逑系的邊緣網絡視頻緩存設計逡逑，用戶的社交關系可以分為虛擬社交關系和物理社交關系，虛擬朋友、同事、親情通過相互的關注建立的社交關系，物理設計間中移動而不斷相遇而建立的社交關系。通常情況下，虛擬實際的物理空間中相遇的機會較大，例如兩個用戶為同事關系，物理距離相對較小同時會面的概率也較大。然而，在特殊的情，但兩個用戶的辦公地點相距較遠，分別位于公司的南北分部關系比較強，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計邊緣網絡視頻緩存。同時，本文在建模物理是使用簡單的用戶移動模型，，而是建立基于虛擬社交關系的用戶有一定社交關系的用戶之間的移動規(guī)律。在獲取用戶的社交關評分作為緩存設計的重要參考，將社交關系重要的節(jié)點作為緩的視頻內容上傳到選擇的緩存節(jié)點中，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（橫軸為度數和縱軸為用戶數量）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用戶的度數圖（橫軸為度數和縱軸為用戶數量）逡逑２．２．２社交圈子的小世界逡逑社交用戶表現一種同質性即具有相似特征的個體選擇彼此作為朋友的傾向，逡逑例如用戶Ａ發(fā)現用戶Ｂ和自己有相同的興趣和愛好，因而更有可能選擇Ｂ作為自己的逡逑１４逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：2536803