基于流媒体用户行为分析的流量产生方法

摘要

本发明提供一种基于流媒体用户行为分析的流量产生方法，包括步骤：确定Markov视频转移概率矩阵；根据视频被观看的概率确定出第一个观看的视频；当前观看视频的操作类型X1，Markov操作转移概率矩阵确定出观看的视频下一个所对应的操作类型X2；根据视频操作类型X2服从的概率密度分布得出该操作类型X2执行的时间t，视频服务器发送相对应的控制请求数据，所述控制请求包括播放、暂停及断开；根据Markov视频转移概率矩阵、视频请求间隔△t确定下一个视频，直到最后一个视频为止，视频服务器停止发送控制请求数据。本发明对网络上已有的视频网站通过SUBS模型来模拟用户观看行为产生流量，能够更加准确反映最真实的用户请求流量状况，更贴近用户实时请求。

主权项

一种基于流媒体用户行为分析的流量产生方法,其特征在于包括以下步骤：101、采用网络嗅探器获取流媒体用户的网站日志文件，得出每个视频的播放次数、每个视频的播放时间t、暂停时间T、视频前进距离l、视频后退距离L、被观看视频的数量n、视频请求间隔Δt、操作状态切换概率P_ij，确定出Markov视频转移概率矩阵，并采用K‑S法分别得出视频播放时间t、暂停时间T、视频前进距离l、视频后退距离L、被观看视频的数量n、视频请求间隔Δt服从的概率密度分布；前述操作切换概率P_ij表示某视频从操作状态i换到操作状态j的概率，操作状态包括暂停、播放、前进、后退、停止；102、根据步骤101中得到视频的播放次数确定出视频被观看的概率P，并确定出第一个被观看的视频；103、根据当前观看视频的操作状态i，并根据步骤101得到的操作状态切换概率P_ij确定出当前观看的视频所对应的下一个操作状态j，所述操作状态包括暂停、播放、前进、后退、停止；104、根据步骤103中的视频操作状态j服从的概率密度分布得出该操作状态j执行的时间t'，根据步骤103得到的操作状态j和本步骤得到的操作时间t'形成数据流量通过流媒体服务器发送给客户端，客户端统计出发送流量；105、根据步骤101中得到的视频请求间隔Δt，根据Markov视频转移概率矩阵确定下一个视频，直到最后一个视频为止，流媒体服务器停止发送数据流量。