【摘 要】
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通过研究视频点播系统中用户的行为,构建出用户行为的数学模型,可以为视频媒体数据缓存算法改进提供依据.本文对常用的建立用户访问模型的数学模型进行了研究,对给出的一批媒
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,安徽三联交通应用技术股份有限公司,
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通过研究视频点播系统中用户的行为,构建出用户行为的数学模型,可以为视频媒体数据缓存算法改进提供依据.本文对常用的建立用户访问模型的数学模型进行了研究,对给出的一批媒体访问数据进行了建模分析,指出广延指数模型能够比Zipf模型更接近地描述实际影片点播的频率;并且用广延指数模型对影片播放长度进行了分析和拟合,验证了其有效性;进一步,基于所得的用户点播频率模型和点播长度模型,给出了一种缓存算法命中率上界的计算方法,从而为评价视频媒体数据缓存算法的性能提供了重要指导.
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