论文摘要
网络视频点播现在已经成为互联网上最为重要和吸引人的应用之一。点对点网络(Peer-to-Peer,P2P)技术在方向文件分发方面的广泛应用逐渐吸引研究者把这种高效的传输技术应用于流媒体领域。本文首先总结了现在P2P视频点播系统研究,特别是内容分发技术的发展,对其进行了分类,比较了不同类别的分发策略的不同特点;然后提出了基于对用户历史行为分析和实时动态跟踪,预测热点内容,以此来调整分发策略的多源多树分多路径内容分发算法;最后提出了基于视频信息处理VCR内容分发策略,提高了用户体验,减少了服务器和网络的负载。基于用户行为分析的动态预测算法是通过对用户行为的统计数据抽象出的数学模型进行分析后,对其后续行为进行预测,本着最紧缺和稀缺块优先备份的原则而设计的算法。通过仿真实验证明,这种动态分析的算法降低服务器的负载方面大大优于静态分析的算法和F/CN算法。通过展示场景和镜头的方式,我们的系统可以给用户提供不同层次的概念。我们分析了用户的交互操作,提出了一种基于视频信息处理的P2P视频点播VCR策略。基于这种框架,我们对这个方案进行了说明和实施验证。最后仿真了这个策略的性能,仿真结果证明该策略可以降低服务器端的负载并提高在终端VCR的表现。
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