| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第13-22页 |
| 2.1 流媒体技术 | 第13-15页 |
| 2.1.1 实时流式传输 | 第13-15页 |
| 2.1.2 顺序流式传输 | 第15页 |
| 2.2 流行度评估 | 第15-16页 |
| 2.3 协同缓存管理策略 | 第16-18页 |
| 2.4 基于E2的优化框架 | 第18-19页 |
| 2.5 HLS服务器技术 | 第19-21页 |
| 2.5.1 内容准备 | 第20页 |
| 2.5.2 内容分发 | 第20-21页 |
| 2.5.3 客户端 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 流行度评估与协同缓存管理策略研究 | 第22-39页 |
| 3.1 用户行为特征与流行度评估 | 第22-28页 |
| 3.1.1 用户访问行为的局部性特征 | 第22-24页 |
| 3.1.2 用户访问行为的时变性特征 | 第24-25页 |
| 3.1.3 视频流行度评估 | 第25-28页 |
| 3.2 缓存需求分析 | 第28-30页 |
| 3.3 协同缓存策略 | 第30-33页 |
| 3.3.1 用户请求流程 | 第31-32页 |
| 3.3.2 协同缓存工作流程 | 第32-33页 |
| 3.4 仿真实验 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于E2的优化框架研究 | 第39-52页 |
| 4.1 E2框架应用背景 | 第39-42页 |
| 4.1.1 预测方法的局限性 | 第39-41页 |
| 4.1.2 应用案例 | 第41-42页 |
| 4.2 E2框架算法描述 | 第42-46页 |
| 4.2.1 框架概述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 请求分组逻辑 | 第43-46页 |
| 4.2.3 每组E2逻辑 | 第46页 |
| 4.3 E2框架架构 | 第46-49页 |
| 4.3.1 通过前端进行每组控制 | 第47-48页 |
| 4.3.2 更新后端中的请求组 | 第48-49页 |
| 4.4 仿真实验 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于协同缓存管理策略的流媒体发布系统的实现 | 第52-71页 |
| 5.1 HLS流媒体服务器的实现 | 第53-59页 |
| 5.1.1 Nginx安装与配置 | 第54-55页 |
| 5.1.2 FFmpeg工具与视频切片 | 第55-57页 |
| 5.1.3 用户网页实现 | 第57-59页 |
| 5.2 流行度评估模块 | 第59-61页 |
| 5.3 缓存分配与协同缓存策略 | 第61-64页 |
| 5.4 E2框架模块 | 第64-66页 |
| 5.5 系统测试 | 第66-70页 |
| 5.5.1 用户请求与数据采集 | 第67-68页 |
| 5.5.2 用户请求处理 | 第68-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 论文总结 | 第71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 I 攻读硕士学位期间获得的研究成果 | 第78-79页 |
| 附录 II 图版 | 第79-81页 |
| 附录 III 表版 | 第81-82页 |