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视频点播系统层级式缓存优化技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景和意义第12-14页
    1.2 关键技术及难点分析第14-16页
    1.3 国内外研究现状第16-23页
        1.3.1 视频流行度预测技术第16-20页
        1.3.2 混合存储设备数据部署技术第20-21页
        1.3.3 多缓存节点协作技术第21-23页
    1.4 研究内容和贡献第23-24页
    1.5 论文结构安排第24-26页
第2章 视频点播系统及缓存技术概述第26-36页
    2.1 视频点播系统概述第26-27页
    2.2 缓存技术概述第27-35页
        2.2.1 缓存的基本原理第28-30页
        2.2.2 缓存体系结构第30-33页
        2.2.3 常用缓存替换算法第33-35页
    2.3 本章小结第35-36页
第3章 基于历史访问信息指数加权的视频流行度预测算法第36-50页
    3.1 视频流行度概述第36-39页
        3.1.1 动态流行度第36-38页
        3.1.2 局部流行度第38-39页
    3.2 基于历史访问信息指数加权的视频流行度预测算法第39-41页
    3.3 基于LRU的流行度预测修正算法第41-42页
    3.4 缓存替换过程第42-44页
    3.5 仿真实验与结果分析第44-49页
        3.5.1 仿真数据第44-45页
        3.5.2 仿真结果第45-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第4章 基于写负荷负反馈的混合存储设备数据部署算法第50-66页
    4.1 混合存储设备概述第50-51页
    4.2 混合存储设备数据部署模型第51-53页
    4.3 基于写负荷负反馈的混合设备数据部署算法第53-58页
        4.3.1 无写负荷限制的混合存储设备数据部署算法第53-55页
        4.3.2 基于固定阈值的混合存储设备数据部署算法第55-56页
        4.3.3 基于写负荷负反馈的混合存储设备数据部署算法第56-58页
    4.4 仿真实验与结果分析第58-65页
        4.4.1 流行度时变性对算法性能的影响第60-63页
        4.4.2 初始化策略对算法性能的影响第63-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 基于存储收益的层级式缓存分布式协作算法第66-94页
    5.1 层级式视频缓存概述第66-69页
    5.2 层级式缓存的协作模型第69-71页
    5.3 基于存储收益的分布式协作算法第71-74页
    5.4 不同层级缓存节点的数据迁移算法第74-78页
    5.5 仿真实验与结果分析第78-93页
        5.5.1 三级缓存空间大小与算法性能的关系第80-86页
        5.5.2 协作单元内三级缓存个数与算法性能的关系第86-89页
        5.5.3 网络延迟与算法性能的关系第89-93页
    5.6 本章小结第93-94页
第6章 总结与展望第94-98页
    6.1 研究成果与创新点第94-95页
    6.2 研究工作展望第95-98页
参考文献第98-106页
致谢第106-108页
在读期间发表的学术论文与取得的其它研究成果第108-109页

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