基于数据挖掘的流媒体代理缓存策略研究

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1、西南科技大学硕士学位论文基于数据挖掘的流媒体代理缓存策略研究姓名：程红申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：马建国20090414西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着互联网的迅速发展，流媒体应用的不断增长，网络流量与行为发生了极大的变化。网络数据是多维的复杂的，如何准确的统计用户行为，节约网络资源保证流媒体大规模应用成为迫切需要解决的难题。本文将数据挖掘统计预测技术与流媒体代理缓存技术相结合，在主节点处分析用户行为，研究有效的代理缓存策略，较好地解决了这一网络难题。首先应用回归分析技术设计二次回归流行度预测模型，并在预测模型的基础上设计

2、代理缓存策略，采用分段缓存，前缀和后缀相结合的替换策略，进行动态调度；然后设计了基于数据挖掘的流媒体代理缓存系统，详细分析了RTSP管理模块和缓存管理模块两个关键模块，阐述了缓存替换及调度策略在系统中的具体应用。实验结果表明，二次回归流行度预测模型能较为准确的预测媒体对象的流行度，较好的反映用户行为；与LFU和LRU算法相比，基于数据挖掘的流媒体代理缓存策略在字节命中率、服务器负载率和用户端平均延迟时问上都有一定的优越性，节约了网络资源，提高了用户的观看质量。关键词：数据挖掘流媒体代理缓存流行度预测缓存替换策略西南科技大学硕士研究生学位论文第1l页Abstr

3、actWiththerapiddevelopmentoftheinternet，theapplicationofthestreamingmediaisgrowingmoreandmorepopular,atthesametime，thetrafficandbehaviorofthenetworkischangedmoreradically．Becausenetworkdateismultidimensionalandcomplicated，ithasbecomeanurgentneedtoresolvetheissuethathowtocounttheuse

4、r’sbehavioraccuratelyandsavethenetworkresourcesforstreamingmediaapplications．Inthispaper，combiningthedataminingtechnologywiththestreamingmediaproxycachetechnology,analyzingtheusers’behaviorinthemainnode，theeffectivestrategiesofproxycachearestudied，whichcansolvethenetworkproblemeffe

5、ctively．Firstly,quadraticregressionpopularitypredictionmodelisadvancedusingregressionanalysistechniques，atsametime，thestrategiesofproxycachearedesignedbasedonthismodel，itputsforwardsub-cachestrategy,andreplacementstrategycombinedprefixwithsuffix，atthesametime，dynamicschedulingstrat

6、egyisadopted；Secondly,thestreamingmediaproxycachingsystembasedondataminingisdesigned，thekeymodulesofthesystemincludingtheRTSPmanagementmoduleandcachemanagementmodulearedetaileddesigned，itisalsoexpoundedhowtoUSethecachereplacementandschedulingstrategiesinthissystem．Theresultsoftheex

7、perimentsindicatethatthequadraticregressionpopularitypredictionalgorithmcanpredictthemedia‘Spopularityaccuratelyandreflecttheusers’behaviorbetter；Moreover，comparedwithLFUandLRU，thestreamingmediaproxycachingstrategybasedondatemininghassomeadvantagesatbytehitrate，theserverloadandaver

8、agestart—updelaytimeofthec