个性化影片推荐系统中用户模型研究

个性化影片推荐服务是解决目前网络视频服务中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法。针对影片点播应用,给出个性化影片推荐服务系统的架构,根据用户点播历史记录即可实现与用户当前兴趣相关的影片推荐。提出基于本体论的影片模型,该模型有效保存了影片中与用户点播相关的信息,并在此基础上提出新的用户兴趣偏好学习算法,建立用户兴趣偏好模型。实验结果表明,基于影片本体论模型的推荐效果与传统方法相比,具有更高的准确率。

分布式服务网络中保证QoS的服务路由算法研究

服务组合可以通过组合网络上多种服务形成新的服务.针对服务组合的服务路径选择问题,提出在分布式服务网络中确保QoS的服务路由算法.其中,包括通过向量长度的方法合计多QoS约束的函数F以及瓶颈选择算法BNS(bottle-neck selection).BNS算法将请求的服务序列按瓶颈从小到大排列,按序进行特定的筛选,可以有效的减小候选图的规模,提高查找效率.最后的仿真证明,提出的服务路由算法达到了良好的成功率及提高了服务网络的负载量.

流媒体服务系统分层存储调度策略

针对层次化流媒体服务系统中的存储调度问题,提出了子树虚拟化方法来简化模型分析和存储调度策略设计。采用层次化存储结构下的分布式存储调度策略,通过自上而下的副本分发和自底而上的副本请求两个步骤来实现系统的负载均衡。验证实验表明,采用提出的存储调度策略,可使系统负载达到均衡状态,获得较高的用户请求接受概率。

一种嵌入式系统多媒体文件快速传输协议

随着嵌入式和多媒体压缩技术的发展,嵌入式终端在高清媒体领域扮演了愈来愈重要的角色.由于高清媒体的高带宽需求,多采用先下载后播放的方式,因此如何将大型多媒体文件通过网络快速传输到嵌入式终端上,成为一种迫切需求.在研究传统传输协议的基础上,立足于对嵌入式系统特点的分析,提出一种适用于嵌入式终端的大型多媒体文件传输协议EMFTP(Embedded Multimedia File Transfer Protocol,嵌入式媒体文件传输协议).该协议采用统一重传的差错恢复策略,并引入了基于带宽探测的改进的DAIMD速率控制算法.实验表明,与传统的UDT和FTP传输协议相比,EMFTP的数据传输速度更快,系统资源消耗更少.

具有补发机制的增强型可靠UDP的实现

在数据传输网络中,与其它协议相比,UDP协议在速度上有一定的优势,但也存在着传输可靠性差的问题.提出一种补发机制,在此基础上,结合数据包的重发机制、流量控制和拥塞控制机制,给出一种增强型可靠UDP传输协议ERUDP(En-hanced Reliable UDP).文章分析了ERUDP的基本原理,阐述它的实现方式并使得该协议在高清媒体播放终端系统中获得了实际应用.实测结果表明,本文提出的传输方式在速度上优于TCP以及传统的RUDP(Reliable UDP,可靠UDP),同时又保证了可靠性.

视频点播中用户交互式请求数分布的建模与分析

现有视频点播系统的用户行为建模研究仅从会话的角度考察视频交互式请求数分布模型.提出从视频对象的角度考察用户交互式请求数分布.观察到交互式请求数的分布表现出重尾现象;通过对实际用户访问数据的统计分析,证明常用幂律模型不适合刻画交互式请求数分布;提出采用广延指数模型对其建模.对不同时间区间内用户访问数据的分析表明,广延指数模型较好的描述了交互式请求数的分布,其形状参数描述了用户交互式请求的波动性,尺度参数则刻画了用户交互式请求的时效特性.

基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体数据传输的效率,提出一种基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法,该算法综合考虑数据块的提供者数量和紧急程度定义数据块优先级,并对与提供者之间的网络带宽进行有效估计,根据优先级和带宽调度P2P数据请求的次序和方向。仿真结果表明,该调度算法在节点吞吐量和系统连续性指标以及启动延迟方面比传统的P2P流媒体调度算法有明显提高。

多媒体文件传输嵌入式终端接收能力的匹配

提出了一种在网络带宽充足的条件下,能够匹配嵌入式终端接收能力的大型多媒体文件传输协议EMFTP(embedded multimedia file transfer protocol,嵌入式媒体文件传输协议)。该协议是基于UDP的应用层传输协议,采用统一重传的差错恢复策略,并引入了基于带宽探测的递减式加增乘减速率控制算法,在尽可能的降低嵌入式接收端的资源占用前提下,提高数据传输速率。实验表明,与传统的UDT和FTP传输协议相比,EMFTP的数据传输速度分别提高了3%和17%,接收方终端的CPU占用率分别降低50.3%和42.3%,内存占用率降低15%和4%。

基于本体论的个性化影片推荐技术研究

个性化影片推荐服务是解决目前网络及家庭数字电视应用中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法。针对影片点播应用,给出了个性化影片推荐服务的体系结构、影片数据建模、用户兴趣偏好模型进行了研究,实现无需用户输入传统推荐方法所需相关个性兴趣信息即可返回与用户当前兴趣相关的影片推荐列表,提出了基于本体论的影片模型,并建立用户兴趣偏好模型,给出了对推荐过程中结合用户信息反馈对推荐结果进行自适应的调整算法。

资源管理系统中用户资源需求量预测及其调度算法

资源管理系统就是对计算机集群网络中分散在各个节点中的多种资源统筹管理,资源需求预测和任务调度是其核心技术。提出了一种基于用户资源需求预测的相似度匹配(SDM:Similarity Degree Matching)算法,首先对用户将来发送任务的各种资源需求量进行预测,再采用基于任务与节点相似度匹配的调度算法,综合任务资源需求与节点服务能力两方面而得出相似度匹配,从而实现任务到节点的映射。C++语言环境下仿真结果表明,该算法实现了服务节点内部的各种资源负载平衡,提高系统的吞吐量和使用率。