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基于协同过滤推荐的流媒体代理缓存替换机制研究

基于协同过滤推荐的流媒体代理缓存替换机制研究

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作者：李晓娜燕山大学

学位级别：硕士

随着视频资源的不断增多和网络视频用户规模的迅速扩展，流媒体服务器和传输网络的带宽成为传统C/S架构下视频点播系统的瓶颈。流媒体代理服务器缓存是有效缓解流媒体服务器负载、减少主干网传输的关键技术。缓存替换算法是决定流媒体... 详细信息

随着视频资源的不断增多和网络视频用户规模的迅速扩展，流媒体服务器和传输网络的带宽成为传统C/S架构下视频点播系统的瓶颈。流媒体代理服务器缓存是有效缓解流媒体服务器负载、减少主干网传输的关键技术。缓存替换算法是决定流媒体代理服务器性能的核心问题，它需要获知数据未来点播的可能性。而协同过滤推荐算法能够通过分析用户历史点播行为，预测用户未来点播的可能性。因此，本文应用协同过滤推荐算法来设计缓存替换算法。首先，提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD(Collaborative FilteringRecommendation Algorithm Combined with Dissimilarity)。传统的相似度计算方法在一定程度上忽视了用户非共同评分项目中隐藏的能够反映用户相异关系的信息。本文定义了基于改进L1范式的相异度概念，并将其运用到传统协同过滤推荐算法中，提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法。其次，提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRAFCD(CacheReplacement Algorithm Based on CFCD)。对CFCD算法的推荐结果进行分析，定义了推荐度RD(Recommended Degree)的概念，表示流媒体文件被用户推荐的程度，反映流媒体文件未来点播的可能性。继而，根据流媒体文件的推荐度计算数据块的推荐度，并依此定义缓存价值函数，提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法。最后，设计实验方案，对提出的协同过滤推荐算法和缓存替换算法进行验证。本文以平均绝对误差MAE(MeanAbsolute Error)为性能评价指标，对CFCD算法进行分析验证。并且，分别从缓存命中率和用户平均启动延迟这两个性能指标来对本文提出的缓存替换算法和典型算法进行对比分析。

关键词：流媒体代理缓存缓存替换算法协同过滤推荐推荐度

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