| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 1. 引言 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状及研究意义 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16页 |
| ·论文工作及结构安排 | 第16-18页 |
| 2. 相关技术介绍 | 第18-26页 |
| ·CDN技术概述 | 第18-21页 |
| ·CDN基本原理 | 第18页 |
| ·CDN主要技术 | 第18-19页 |
| ·CDN基本工作过程 | 第19-20页 |
| ·CDN系统架构 | 第20-21页 |
| ·CDN部署架构 | 第21页 |
| ·Cache技术概述 | 第21-22页 |
| ·Cache基本概念 | 第21-22页 |
| ·Cache命中率 | 第22页 |
| ·Cache副本替换算法 | 第22页 |
| ·Hadoop技术概述 | 第22-25页 |
| ·Hadoop基本概念 | 第23页 |
| ·Hadoop基本组成 | 第23-24页 |
| ·HDFS特点 | 第24页 |
| ·Map/Reduce思想 | 第24页 |
| ·Hadoop的优势 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3. 数据分析 | 第26-32页 |
| ·数据集介绍 | 第26页 |
| ·数据清洗 | 第26-27页 |
| ·数据统计概况 | 第27-28页 |
| ·用户行为分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4. 基于WSP协同的视频副本cache策略 | 第32-42页 |
| ·优化目标 | 第32-33页 |
| ·WSP独立cache策略 | 第33页 |
| ·WSP协作cache的整数(0-1)规划模型 | 第33-36页 |
| ·WSP内部各MSC之间协作cache场景 | 第35页 |
| ·WSP间协作cache场景 | 第35-36页 |
| ·模型求解 | 第36页 |
| ·模型改进 | 第36-37页 |
| ·结合基于内容相似度的聚类算法 | 第37页 |
| ·结合基于地理位置的聚类算法 | 第37页 |
| ·算法评估 | 第37-41页 |
| ·仿真环境介绍 | 第37-38页 |
| ·WSP独立cache算法评估(Baseline算法评估) | 第38页 |
| ·最优解评估 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5. WSP协同cache启发式算法 | 第42-50页 |
| ·启发式算法 | 第42-44页 |
| ·启发式算法设计 | 第42页 |
| ·理论依据 | 第42-43页 |
| ·启发式算法流程图 | 第43-44页 |
| ·启发式算法伪代码 | 第44页 |
| ·启发式算法改进 | 第44-46页 |
| ·方案一：随机指派一个MSC后将剩余视频从排行榜中剔除 | 第45页 |
| ·方案二：挑选与源MSC通信成本最小的MSC来存储剩余视频 | 第45-46页 |
| ·算法评估 | 第46-49页 |
| ·仿真环境介绍 | 第46-47页 |
| ·启发式算法改进方案效果评估 | 第47-48页 |
| ·启发式算法与整数(0-1)规划模型最优解对比 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 结论和展望 | 第50-53页 |
| ·本文工作总结 | 第50-51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简历 | 第56-58页 |
| 学位论文数据集 | 第58页 |
