摘要
对视频点播系统中用户行为进行建模和仿真,是研究系统使用状况、设计性能优化算法的重要手段.但在以往的研究中,对用户行为建模和仿真都是基于整体历史数据的统计进行的,而在很多情况下,对不同模式的行为采用不同的策略能够更好的提供视频传输服务.本文针对视频点播系统中用户点播行为的特性,以及系统优化策略的需要,提出用户行为时间序列模型和聚类方法,在中国科技大学视频点播系统实际数据基础上进行了仿真测试,结果表明了该方法的可行性.
Research of simulation of the user action in VOD system is very important for the analyzing of the system and the designing of algorithm for optimizing system performance.All the previous researches are based on the whole data set of user actions,they can not review pattern of these actions effectively.A novel time serial model of user behavior and the clustering algorithm for it is presented to resolve this problem.Research based on the USTC VOD system shown that this method is feasible.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第5期867-870,共4页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划重大项目(2008AA01A317)资助
关键词
用户行为
聚类
视频点播系统
时间序列模型
user behavior
clustering
video-on-demand system
time serial model
