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Predicting mobile video inter-download times with Hidden Markov Models

机译:使用隐马尔可夫模型预测移动视频的下载时间

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摘要

Saving energy in mobile networks can be achieved by intelligently deactivating basestations. One way to know when to activate or deactivate basestations is understanding user behavior. In this paper, we look at the segment download behavior of users of mobile video streaming in adaptive bit-rate streaming systems with segmented downloads. From a large trace of HTTP requests we extract mobile video sessions and their inter-download times. We evaluate if Hidden Markov Models are feasible to model and predict when a user will request segments in the future. We further analyse how choosing model parameters influences the prediction quality.
机译:可以通过智能地停用基站来实现移动网络中的节能。知道何时激活或停用基站的一种方法是了解用户行为。在本文中,我们研究了在具有分段下载的自适应比特率流媒体系统中,移动视频流用户的分段下载行为。从大量的HTTP请求中,我们提取了移动视频会话及其之间的下载时间。我们评估隐马尔可夫模型是否可行,以建模并预测用户将来何时请求细分。我们进一步分析选择模型参数如何影响预测质量。

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