抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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映像配信のためのコンテンツ配信ネットワーク(CDN)を用いた今日のビデオストリーミング,容易な利用と良好なスケーラビリティのために事実上のアプローチとなっている。今日,ノルムよりもペイ・パー・ユースの方法でそれらのビデオサービスのための多重雲CDNを雇用にだけでなく,異なる場所でユーザに役立つばかりでなく,運転コストを低減するためのビデオプロバイダのための例外となっている。多重CDNと多くの異なる位置でのピアリングサーバを与え,ユーザをマッピングエッジCDNサーバへのユーザの経験品質(QoE)のを影響することを重要な決定となっている。従来ユーザマッピング戦略は一般的にルールベース,例えば,それらの位置またはISPのみ,QoEを保証できないに従ってCDNサーバにユーザを割り当てる。本論文では,まずマルチクラウドCDNパラダイムにおけるストリーミングQoEを決定する因子を研究するためにデータ駆動型アプローチを用いることを提案した。著者らの知見は,ストリーミングQoEは,ネットワーク因子だけでなくビデオコンテンツの好みを含むユーザ因子の組み合わせにより影響されることを示唆する。,ネットワーク条件とユーザの好みを与えられたQoEを捕捉するための機械学習ベース予測モデルを設計した。最後に,それを解くために最適化問題と設計アルゴリズムとしてユーザマッピング問題を定式化した:著者らのアルゴリズムは,QoEはQoSにより影響されるユーザを同定し,CDNサーバにユーザを割り当てる全体QoEを最大化できた。トレース駆動実験により,この設計の有効性を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
