《用戶行為分析與網路視頻分發策略》是依託深圳大學，由周義朋擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：用戶行為分析與網路視頻分發策略
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周義朋
- 依託單位：深圳大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
目前，視頻分發是網路內容分發的研究難點，其主要特點是：用戶規模大，用戶訪問的突發性和並發性強；視頻種類和數量多，視頻的管理與存儲複雜；用戶需求多樣化且用戶需求彈性小。目前解決以上挑戰的主要的方法之一是提高網路服務能力：增加網路伺服器和邊緣伺服器數量，增大存儲空間，提高頻寬服務能力等。此類方法成本高昂且不具有可擴展性，而本項目旨在通過用戶行為分析設計更智慧型化的內容分發策略。具體研究內容包括：（1）網路視頻用戶行為數據的分析與建模；（2）基於用戶觀看的熵值檢測虛擬用戶行為；（3）基於排隊論模型建立視頻伺服器的頻寬資源分配模型；（4）基於最最佳化理論分析快取網路，提出有效的內容複製和替換算法；（5）通過統計學的因果推斷來分析視頻熱度、生命期和推薦因素的關係。本項目提出的理論和方法可以用於提高視頻分發的效率、減少伺服器頻寬資源消耗、提高用戶服務質量和用戶體驗。
結題摘要
視頻流媒體服務是網路內容分發服務的研究難點和熱點。其主要特點是包括用戶規模大，用戶訪問的突發性和並發性強；視頻種類和數量多，視頻的管理與存儲複雜；用戶需求多樣化且用戶需求彈性小。增加網路容量、並發處理能力和快速回響能力是解決大規模網路流媒體服務的方法之一。然而，此類方法成本高昂且可擴展性低。針對這一挑戰性問題，本項目將通過用戶行為分析設計更智慧型化的內容分發策略。具體研究內容包括：（1）利用馬爾科夫模型對網路視頻用戶行為進行分析與建模；（2）利用機器學習模型對用戶進行分類；（3）基於排隊論模型建立視頻伺服器的頻寬資源分配模型；（4）基於最最佳化理論分析快取網路，提出有效的內容複製和替換算法。經過三年的研究，本項目在以上問題均取得了一定的突破，尤其是在用戶分類、用戶行為分析、網路資源分配和內容快取算法設計等方面均取得了科研成果並發表了高水平的學術論文。 本項目提出的新理論和新方法可以用於提高視頻分發的效率、減少伺服器頻寬資源消耗、提高用戶服務質量和用戶體驗。
