分层的应用层组播协议研究

在P2P视频直播网络中,用户频繁地加入或离开组播组会造成数据传输中断。该文提出一种新的基于分层分簇思想的应用层组播协议,基于视频直播中的用户行为分析,通过分层获得一个有效层来减少组播树中的节点失效次数。仿真实验表明,该协议能够有效提高稳定性,减少平均组播时延并具有可扩展性。     

基于应用层组播的流媒体直播系统

应用层组播技术不需要网络层设备的支持，适合用于流媒体服务。在基于单播的流媒体直播系统基础上，设置应用层组播服务器，赋予客户端转发数据的能力，设计符合流媒体特点的应用层组播协议，形成了基于应用层组播的流媒体直播系统。按照该方案开发的原型系统运行状况表明，该设计方案能够稳定地提供流媒体服务。相比于基于单播的流媒体直播系统，采用应用层组播技术可以明显提高系统的用户数量，并保持较好的服务质量。     

基于节点性能估算的应用层组播算法

提出一种基于节点性能估算的应用层组播树构建和维护算法(PPE)。综合考虑节点的性能及其在组播树中的位置,尽可能使高性能的节点接近源节点,使低性能的节点接近叶子节点,以此来提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销。仿真结果表明,PPE在大规模节点环境中能有效改善组播树的性能。     

应用层组播用户的自私性研究

应用层组播(application-layer multicast,简称ALM)是网络层组播的重要补充.但与网络层组播不同的是,应用层组播结构的组成节点是具有独立利益和决策的主机用户.自私的主机用户为了提高自身利益,可能不严格遵守应用层组播协议的规定,从而对组播会话的整体性能带来影响.为了设计可信任的、鲁棒的应用层组播协议,对应用层组播的用户自私性进行研究是必要的.综述了这一领域的研究进展,并按照应用层组播协议的工作阶段把这些研究分为3类,即控制结构维护阶段的自私性研究、节点信息收集阶段的自私性研究以及数     

基于免疫算法的应用层组播路由算法

分析了应用层组播路由问题,并在应用层组播模型ALMI的基础上,改进了LRRB模型的负载均衡策略,建立了一种新的满足多约束条件的应用层组播路由模型;提出了该模型中求解应用层组播树的免疫算法,并对该算法进行了分析。分析和仿真实验表明,该算法有良好的效果。     

基于节点稳定概率和链路贡献度的应用层组播树生成算法

组播技术从IP组播向应用层组播的发展,解决了IP组播部署难的问题.应用层组播依靠终端主机进行组播数据的转发,需要解决应用层组播的稳定性.最小延迟组播树的生成等问题.首先分析了影响应用层组播稳定和延时的3个因素:节点稳定概率、节点出度约束和节点间的通信延时.根据这些影响因素抽象出基于稳定概率的度约束边带权应用层组播树生成T-SDE模型,给出稳定度在T-SDE下的表达形式,并证明T-SDE问题属于NP-hard;其次通过分析节点对组播树稳定和延时的贡献,给出3种基于节点稳定概率和链路贡献度的T-SDE问题的近似解决算法;实验表明,该类算法生成的组播树在平均延时、最大延时和稳定度等方面有较大优势.     

基于应用层主动网络的组播模型

分析传统应用层组播模型的优点和不足,结合应用层主动网络技术,提出一种新的应用层组播模型。在网络边缘部署主动式超级节点、普通节点和主动式备用节点,在广域网中生成组播共享树,在局域网上构造多维Mesh,依靠组播共享树与多维Mesh进行组播。利用PeerSim对Scribe,CAN Multicast和该模型进行仿真,比较它们的LinkStress和RMD,结果表明该模型的优势随网络规模的变大而增加。     

基于加权选择函数的应用层组播路由算法

尽管IP组播是一种有效的多点通信方式,但在Internet范围内部署IP组播有着许多障碍.应用层组播可以在网络层不支持组播的情况下快速提供组播服务.提出了一种基于加权选择函数的分布式应用层组播路由算法,它在构造组播树时,能在尽量减少局部的三角路由同时兼顾节点之间的邻近性.模拟实验结果证明了该方案的有效性.     

基于节点异构性的应用层组播算法

为降低组播树的维护开销、改善组播树的负载平衡、提高组播树的性能,给出一种基于节点异构性的应用层组播算法。与已有的应用层组播算法相比,综合考虑了节点的异构性(动态计算节点异构性,综合考虑节点的网络转发能力和计算能力来),提出了全新的组播树构建策略并通过黄牌节点的数量来及时调整组播树。仿真结果表明,该算法大大降低了端到端的延迟和平均链路伸展长度,提高了系统的稳定性。     

应用层组播研究进展

组播技术是一种针对多点传输和多方协作应用的组通信模型,有高效的数据传输效率,是下一代Internet应用的重要支撑技术。早期的组播技术研究试图在IP层提供组播通信功能,但IP组播的实施涉及到对现有网络基础设施的调整,因此,大规模应用受到限制。近两年来,随着Peer-to-Peer(P2P)研究的兴起,基于应用层的组播技术也逐渐受到广泛关注。应用层组播协议将组成员节点自组织成覆盖网络,在主机节点实现组播功能,为数据多点并发传输提供服务。将组播功能从路由器迁移到主机上能有效解决许多与IP组播有关的问题,但同时也带来了一些新的挑战。本文分析了目前应用层组播研究的主要内容及技术特点,描述了协议设计所涉及的关键技术及面临的主要挑战,总结了现有工作及相关进展。     

一种根据实际用户行为分析的大容量缓存算法

缓存是解决流媒体网络瓶颈和磁盘I/O瓶颈的重要方法.用户在访问流媒体系统的时候呈现出非常复杂的行为,这些行为对于设计有效的流媒体缓存方法至关重要.现有的算法往往以泊松分布,zipf分布来表示用户行为,这往往就失之精确.本文根据用户的点播行为和操作行为,设计了符合实际用户行为的大容量缓存算法,并进行实验,实验结果表明效果良好.     

连接请求序列对ALM建树性能的影响

研究应用层多播（ALM）中连接请求序列对ALM算法的影响。利用实际网络数据进行实验,发现连接序列的不同会造成ALM构建树拓扑的异构,从而影响ALM建树的性能。基于实验对比结果,选定一种能够保证ALM算法稳定性的连接序列,实现低错误率ALM树的建立。     

应用层多播中生成树的鲁棒性技术研究

应用层多播通过生成树将多播分组送至每一个组成员.树中的节点失效后其下游的节点将不能接收到分组,使得系统变得脆弱.本文使用在树中增加冗余虚拟链路的方法来减少不能接收到多播分组的节点数量.模拟试验表明,增加冗余虚拟链路可以大大降低节点失效带来的性能损失.     

基于用户行为的流式应用分发系统缓存设计

在目前的流式应用分发系统中,客户端通过流式加载的形式按需加载应用资源,因此客户端需要频繁访问远程服务器,从而导致服务器过载、流量消耗增加、应用启动缓慢等问题。针对上述问题,设计了流式应用分发系统的缓存及综合用户行为预测策略A-RBFS（Adaptive Recently Behavior Frequently Size）。该策略同时考虑用户使用行为、客户端状态和应用大小等因素,并根据客户端剩余存储空间大小调节缓存空间总大小。实验结果表明,在同等条件下,该缓存替换策略明显优于LRU和LFU缓存替换策略。     

基于用户行为分析的智能终端应用管理优化

随着智能终端的普及,涌现了多种多样的应用程序以满足用户需求.现有智能终端系统普遍使用基于LRU算法的Task killing机制管理后台应用程序,LRU算法只考虑了应用最近的使用情况,没有考虑用户使用习惯,可能导致后台应用程序被错误地终止,当用户切换回该应用程序时,会带来应用启动延迟增加、能耗增加、状态丢失等问题.本文设计并实现了一种基于贝叶斯网络的应用管理方法BNLP,并在Android移动终端上验证.该方法通过分析用户使用行为,预测后台应用程序即将被启动的概率,并据此进行应用管理.在LiveLab数据集上的实验表明,本文提出的BNLP模型相比于LRU算法应用程序重启率降低了17.2%,从而降低了延迟和能耗、提升了用户体验.     

基于用户行为分析的诈骗电话识别

本文的研究目的是提高诈骗电话的识别率和识别准确性.基于大数据平台采集用户通话行为、上网行为等通信过程数据,结合用户基本属性、手机终端信息等进行综合分析,并采用合适的识别算法进行机器学习建立识别模型,能更好的发现诈骗电话与普通电话的内在差异,相比传统基于呼叫行为的分析,能有效提高骚扰诈骗电话识别的准确度和覆盖率,降低漏判...     

一种基于策略函数的应用层组播路由算法

由于IP组播存在可扩展性差、难以管理等方面的缺陷,研究人员提出了应用层组播。实时传输是应用层组播技术的一个主要应用领域,对网络延迟有严格的限制。文中着重研究构建最小延迟应用层组播树的算法,提出一种基于策略函数构造应用层最小直径组播树的启发式算法BCT-H。该算法采用策略函数迭代的选择使生成树直径最短的路径,从而有效地减少了网络中的转发时延和同一条链路的重复分组数量。模拟实验表明该算法能够有效地降低链路强度,减少组播树的时延。     

基于日志挖掘的搜索引擎用户行为分析

随着网络搜索用户的大规模增加,网络用户行为分析已成为网络信息检索系统进行架构分析、性能优化和系统维护的重要基石,是网络信息检索和知识挖掘的重要研究领域之一。为更好理解网络用户的搜索行为,该文基于7.56亿条真实网络用户行为日志,对用户行为进行分析和研究。我们主要考察了用户搜索行为中的查询长度、查询修改率、相关搜索点击率、首次/最后一次点击位置分布以及查询内点击数分布等信息。该文还基于不同类型的查询集合,考察用户在不同查询需求下的行为差异性。相关分析结果对搜索引擎算法优化和系统改进等都具有一定的参考意义。     

应用层组播的时延受限高稳定性生成树算法

应用层组播树会因为单个成员节点的退出或失效而被迫调整其他多个成员节点在组播树中的位置,从而导致多个节点的组播连接被迫中断.该问题被称为应用层组播树的稳定性问题,它严重影响用户接收组播数据的连续性.首先分析了应用层组播树的稳定性问题,提出了瞬态稳定度模型(instantaneous stability degree model,简称ISDM).通过利用组播用户动态行为的统计学特性,提出了一种评估该模型中节点相对离开概率的实用方法.其次,由于实时传输是应用层组播技术的主要应用领域之一,进而基于ISDM模型提出了延迟受限最大瞬态稳定度组播生成树问题——DDSD(the degree-and delay-bounded maximum instantaneous stability degree ALM tree),并且证明了该问题属于NP-Hard问题.为了解决该问题,提出了DDSD-H近似算法,该算法共衍生出3种启发式策略.最后,通过仿真实验分析比较了所提算法在各种启发式策略下的有效性.