基于用户行为特征的P2P视频点播系统数据预取机制  

On the User Behavior Characteristic Based Data Prefetching Scheme for Peer-to-peer Video-on-demand Systems

作　　者：王娟[1,2] 纪其进[1,2] 朱艳琴[1,2] 

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [2]江苏省计算机信息处理新技术重点实验室,江苏苏州215006

出　　处：《小型微型计算机系统》2010年第10期2049-2053,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：江苏省高校自然科学基金项目(08KJB520011)资助;江苏省基础研究计划项目(BK2009597)资助;苏州市融合通信重点实验室项目(SZS0805)资助;姑苏领军人才项目(ZXG0825)资助;苏州大学科技创新培育工程重大项目(Q3118816)资助

摘　　要：随机搜索是用户在享受视频点播服务时常见的行为,它使得播放进度发生突然变化,同时要求系统做出及时的响应.为了缩短数据访问的响应时延,通常采用预取机制提前获取部分数据用以满足将来的需要,然而如何利用有限的存储空间预取尽可能多的有用数据是其中的关键问题.本文根据视频点播用户随机搜索操作的行为特征模型和媒体内容不同部分受欢迎程度的不同,提出一种范围受限、流行度感知的P2P视频点播系统数据预取机制RC-PAP.仿真实验结果表明,相比于现有的数据预取方法,RC-PAP可以显著提高用户随机搜索操作时的响应速度,并减轻内容源服务器的访问压力.Random seeking is a common behavior while the users enjoy the video-on-demand service, which changes the playback progress suddenly but requires very fast response delay. In order to fasten the response of random seeking effectively, data prefetching is adopted to get some data for future consumption. However, how to get more useful data in the limited storage space is a tough issue of prefetching. In this paper, a range constraint, popularity aware data prefetching scheme （ RC-PAP） for peer-to-peer video on demand system is proposed according to the user behavior model of random seeking and the popularity of media data blocks. The simulation results show that RC-PAP can improve the response of random seeking and mitigate stress of the source server significantly compared with current prefetching approaches such as random data prefetching.

关 键 词：P2P视频点播 数据预取 随机搜索 用户行为特征 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]