基于用戶行為的內(nèi)容加速系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展以及用戶對(duì)高清網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容需求增加，使得向用戶提供高清視頻內(nèi)容成為一種應(yīng)用趨勢(shì)。目前網(wǎng)絡(luò)接入帶寬或服務(wù)器的服務(wù)能力都可能成為瓶頸，導(dǎo)致視頻流緩沖時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、播放時(shí)斷時(shí)續(xù)、用戶體驗(yàn)極差。
　　本文利用用戶上網(wǎng)瀏覽的網(wǎng)頁(yè)文本以及用戶對(duì)電影的評(píng)分，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于用戶行為的內(nèi)容加速系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)合了基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦方法和基于內(nèi)容的推薦方法為用戶預(yù)測(cè)視頻，然后將預(yù)測(cè)視頻進(jìn)行下載、管理，當(dāng)用戶觀看該視頻時(shí)可以直接從本地觀看，避免了視

2、頻緩沖等待。本文首先對(duì)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，將系統(tǒng)總體分為兩部分：即基于用戶行為的推薦子系統(tǒng)和內(nèi)容加速子系統(tǒng)。然后對(duì)基于用戶行為的推薦子系統(tǒng)和內(nèi)容加速子系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)?；谟脩粜袨榈耐扑]子系統(tǒng)重點(diǎn)對(duì)混合推薦方法以及計(jì)算用戶相似度方法進(jìn)行研究。內(nèi)容加速子系統(tǒng)主要是對(duì)文件管理、文件下載、文件映射、重定向進(jìn)行研究。最后，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)的功能指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試，并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析。論文工作的重點(diǎn)主要包含以下幾個(gè)方面：
　　(1)

3、計(jì)算用戶之間相似度時(shí)在傳統(tǒng)方法上加入了用戶評(píng)分稀疏因子，能夠有效緩解由于用戶評(píng)分稀疏現(xiàn)象導(dǎo)致計(jì)算用戶相似度不夠精確問(wèn)題。
　　(2)利用混合推薦即結(jié)合基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦方法來(lái)給用戶預(yù)測(cè)視頻，提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
　　(3)內(nèi)容預(yù)取加速，推薦子系統(tǒng)計(jì)算出推薦視頻列表之后，將這些用戶將來(lái)可能消費(fèi)的電影傳給內(nèi)容加速子系統(tǒng)，內(nèi)容加速子系統(tǒng)通過(guò)預(yù)取算法從網(wǎng)絡(luò)中提取電影內(nèi)容存儲(chǔ)于本地存儲(chǔ)區(qū)域，用戶通過(guò)代理服務(wù)器上網(wǎng)，當(dāng)用戶

4、觀看的電影在本地時(shí)，將本地存儲(chǔ)的電影呈現(xiàn)給用戶，從而實(shí)現(xiàn)加速。
　　最后，爬蟲(chóng)收集大量豆瓣上用戶的日記文本、用戶電影評(píng)分以及電影簡(jiǎn)介信息來(lái)模擬用戶行為數(shù)據(jù)。并以這些數(shù)據(jù)做實(shí)驗(yàn)，制作不同參數(shù)的測(cè)試用例，通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率、F1值。對(duì)所實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的分析評(píng)估。以傳統(tǒng)的基于用戶協(xié)同過(guò)濾方法（user-based CF）作為基準(zhǔn)，測(cè)試結(jié)果表明本文使用的推薦方法比普通的基于用戶協(xié)同過(guò)濾方法在準(zhǔn)確率、召回率、F1