Transcoding Based Video Caching Systems: Model and Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The explosive demand of online video watching brings huge bandwidth pressure to cellular networks. Efficient video caching is critical for providing high‐quality streaming Video‐on‐Demand (VoD) services to satisfy the rapid increasing demands of online video watching from mobile users. Traditional caching algorithms typically treat individual video files separately and they tend to keep the most popular video files in cache. However, in reality, one video typically corresponds to multiple different files (versions) with different sizes and also different video resolutions. Thus, caching of such files for one video leads to a lot of redundancy since one version of a video can be utilized to produce other versions of the video by using certain video coding techniques. Recently, fog computing pushes computing power to edge of network to reduce distance between service provider and users. In this paper, we take advantage of fog computing and deploy cache system at network edge. Specifically, we study transcoding based video caching in cellular networks where cache servers are deployed at the edge of cellular network for providing improved quality of online VoD services to mobile users. By using transcoding, a cached video can be used to convert to different low‐quality versions of the video as needed by different users in real time. We first formulate the transcoding based caching problem as integer linear programming problem. Then we propose a Transcoding based Caching Algorithm (TCA), which iteratively finds the placement leading to the maximal delay gain among all possible choices. We deduce the computational complexity of TCA. Simulation results demonstrate that TCA significantly outperforms traditional greedy caching algorithm with a decrease of up to 40% in terms of average delivery delay.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».