A Hybrid Regression Model for Video Popularity-Based Cache Replacement in Content Delivery Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Content Delivery Networks (CDN) and their globally dispersed caches host a myriad of User Generated Videos (UGV) to meet end-user requests with quality of service. To efficiently utilize the limited storage of the caches, it is imperative to improve the hit ratio of UGVs. In contrast to the traditional static content, UGV popularity is highly dynamic and dependent on end-user behavior. Therefore, we devise a novel popularity prediction model for UGV, using a hybrid regression model. Our hybrid regression model dynamically adapts the popularity of UGV that is built from a historical training dataset. We reduce error in predicting popularity by up to 14%, when compared to pure offline and online approaches, with a small increase in the execution time and memory overhead. Our novel popularity prediction model accounts for end- user behavior by considering the end-user video watch time and the number of shares for the UGVs. To improve cache performance in CDN, we employ a cache replacement strategy that leverages our popularity prediction model to efficiently evict the less popular UGVs for more popular content. We compare our novel cache replacement strategy with the traditional and state-of-the-art cache replacement strategies and show an increase in the average hit ratio of up to 74% and 7%, respectively, for UGVs with shortterm popularity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle