毕业设计-基于测量的在线视频流媒体质量因素分析

《毕业设计-基于测量的在线视频流媒体质量因素分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业设计-基于测量的在线视频流媒体质量因素分析（77页珍藏版）》请在毕设资料网上搜索。

1、 毕业设计（论文）毕业设计（论文） 中 文题目：基于测量的在线视频流媒体质量因素分析中 文题目：基于测量的在线视频流媒体质量因素分析 英 文题目：英 文题目：Using Spark to analyze factors for the quality of video streaming 学学 院：院： 电子信息工程学院 专专 业：业： 自动化(铁道信号) 学生姓名：学生姓名： 学学 号：号： 指导教师：指导教师： 2014 年年 6 月月 4 日日 题 目： 基于测量的在线视频流媒体质量因素分析 学院：电信学院专业：自动化(铁道信号) 学生姓名： 学号： 指导教师建议成绩： 评阅教师建议成绩

2、： 答辩小组建议成绩： 答辩委员会意见： 最终成绩： 主管教学副院长或答辩委员会主席签字： 年 月 日 题 目： 基于测量的在线视频流媒体质量因素分析 适合专业： 自动化 自动化(铁道信号) 指导教师（签名）： 郭宇春 提交日期： 2014 年 3 月 2 日 学院：电信 专业：自动化(铁道信号) 学生姓名： 学号： 毕业设计（论文）基本内容和要求： 研究内容：了解视频流媒体业务的基本特征，基于测量数据集，进行在 线视频质量因素分析。分析流媒体质量与媒体内容、终端类型、地理位 置、观看时间等不同因素的关系。 研究方法：机器学习、数据挖掘 基本要求：完成测量数据集的处理，提出分析模型 毕业设计（

3、论文）重点研究的问题： 1. 数据集的预处理 2. 视频基本特征的统计分析 3. 运用机器学习和数据挖掘基本方法，分析研究视频质量与相关因素 的关系 2 毕业设计（论文）应完成的工作： 1. 相关理论学习：包括在线视频应用的了解，对机器学习和数据挖掘 基本理论与方法的学习。 2. 测量数据的预处理：了解数据集特征，对数据集进行预处理，形成 适合后续分析的基本数据集。 3. 质量特征统计分析：处理确定流媒体数据，对各项数据进行统计特 征分析。 4. 挖掘模型研究：掌握数据挖掘和机器学习基本方法，对视频质量与 相关因素进行关联分析，确定不同元素对视频质量影响的重要度。 参考资料推荐： 1. Ath

4、ula Balachandran, Vyas Sekar, Aditya Akella, Srinivasan Seshan, Ion Stoica, Hui Zhang, “A Quest for an Internet Video Quality-of- Experience Metric“, HotNet 2012. 2. Florin Dobrian, Asad Awan, Dilip Joseph, Aditya Ganjam, Jibin Zhan, Vyas Sekar, Ion Stoica, Hui Zhang, “Understanding the Impact of Vi

5、deo Quality on User Engagement“ SIGCOMM 2011 . 3. Ahahzad Ali, Anket Mathur, Hui Zhang, “Measurement of Commercial Peer-to-Peer Live Video Streaming“, Workshop in Recent Advances in Peer-to-Peer Streaming, August, 2006. 其他要说明的问题：重点在于应用相关模型分析 PPTV的移动客户端服 务器端的数据，并所面临的问题提出进一步的解决方案。达到学有所 用，付诸实践。 题 目： 基于

6、测量的在线视频流媒体质量因素分析 学院：电子信息工程学院 专业：自动化(铁道信号) 学生姓名： 学号： 文献综述： 网络的宽带化使得人们对网络信息不再满足干简单的文本、图像 而 越来越希望宽带网络能带来更直观更丰富的信息表现方式。流媒体技术 的发展及应用使得这种需要成为可能。 流媒体是人类传播科技的又一次革新，虽然并非与印刷媒介、电子 媒介和网络媒介同级的传播媒介，只是一种新的媒介技术和形式，但流 媒体的出现给整个电子信息产业带来了全新的景观。流媒体的出现颠覆 了以往传统的传播模式，开始由单向传播向双向互动发展。流媒体是指 在 Internet中使用流式传输技术的连续时基媒体，与传统的单纯下载方 式相比较，流媒体具有明显的优点：由于不需要将全部数据下载后再播 放，等待时间大大缩短；