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1、校园网IPTV用户行为特征的测量 与分析作者：杨阳，马皓，杨加，周昌令，张蓓 报告人：马 皓北京大学计算中心 CERNET 2010，长沙 2010年10月28日*2介绍提纲1研究背景 n IPTV简介 n IPTV测量方法 n 本文工作 2北京大学IPTV系统的体系结构 3用户日志采集程序的设计与实现 4用户行为表现特征测量分析结果 5总结IPTV简介o IPTV的定义 nITU IPTV Focus Group: IPTV是在IP网络上传送包含电 视、视频、文本、图形和数据等，提供QoS/QoE、安全、交 互性和可靠性的可管理的多媒体业务 n代表有PPLive、YouTube、中国电信IP
2、TV等o IPTV的优势 n丰富的节目资源 o每分钟，20小时视频上传到YouTube n交互式和个性化的观看体验 o点播功能：从节目任何位置开始、暂停、继续等 o实时参与讨论、反馈体验质量*3IPTV测量方法o 主动测量 n 方法：利用爬虫程序遍历P2P覆盖网络或UGC共享 平台 n 测量内容：IPTV系统的特征信息，如网络拓扑、 用户访问特征等 n 问题：商业IPTV协议的私密性、爬虫通用性较低 、引入额外数据改变系统原貌等 o 被动测量 n 方法：观测点监听、日志服务器 n 测量内容：IPTV系统的流量特征、用户行为模式 等 n 问题：测量结果不够全面、权限要求较高*4本文工作o 以北京
3、大学校园网IPTV系统为研究对象，提 出并实现了基于SNMP协议的用户日志采集程 序。该程序能长期稳定地记录IPTV用户的观 看行为日志。o 在此基础上，深入分析了校园网环境下IPTV 系统用户的行为表现特征和节目内容特征。*5校园网IPTV系统的体系结构o Cisco IP/TV直播 系统 o 用户群主要包括本科 生、研究生、教师及 其他人员等 o 日平均访问量在 70008000次， 高峰时可达到 1100013000次*6图1 Cisco IP/TV直播系统日志采集程序的设计与实现o 基于SNMP协议的日志采集方法-被动测量o 对基于IP组播的IPTV具有普遍的通用性o 对网络和路由器影
4、响较小，易于部署*7日志采集程序的设计与实现o 日志采集程序首先从内 容管理服务器获得频道 描述信息 o 从相关的路由器查询组 播组成员关系信息 o 当判断有用户结束观看 ，将观看日志存储到数 据库中 o 数据分析模块从数据库 中提取原始数据分析并 以可视化的方式展现*8图2 基于SNMP协议的日志采集程序 系统结构用户行为表现特征测量分析结果日志数时间跨度频道数子网数84,1019天30216o 分析数据采用来自216个子网、共84101 条用户访问日志*9表1 日志统计数据按时间变化的访问模式o 测量意义 n 优化资源分配 n 合理安排维护时间等o 结果展示 n 日访问模式 o 符合生活规
5、律 n 周访问模式 o 每天的趋势类似 o 周末明显高于工作日*10图3 日访问模式图4 周访问模式用户到达/退出分布o 测量意义 n 分析和预测系统负载模式，应对大规模并发用户 n 为IPTV模拟仿真系统提供参考模型o 选取具有代表性的黄金时段数据和合理的时间间隔 n 周末的18:0024:00 n 增加样本数量，时间间隔为15秒*11用户到达/退出分布o 泊松分布 n 刻画用户到达/退出分布最常用的数学模型 n 关注单位时间内某一事件出现的次数o 拟合系数R2 n 拟合系数是取值范围为01的指示数，它说明预计 分布与对应的实际样本数据之间的拟合程度 n 结果分别为0.9576和0.8216
6、*12用户到达/退出分布*13图5 用户到达率分布图6 用户退出率分布观看时长o 测量意义 n分析用户的观看习惯，如何和为什么结束观看 n缓解节点动态变化造成的拓扑结构抖动 n为代理缓存机制的设计提供参考依据 o IPTV用户缺乏“耐心”n短会话现象由频道浏览动作导致 n造成额外的服务器或网络负载 n利用导视功能降低短会话比例、缓存节目开始部分降低开销观观看时长时长小于1分钟钟小于10分钟钟小于30分钟钟小于120分 钟钟 百分比45.42%67.69%81.04%96.22%*14表2 观看时长统计观看时长分布o 负二项式分布较为准 确地描述了观看时长 分布模型 o 拟合系数 R2=0.99
7、91 *15图7 观看时长的累计分布函数频道流行度o 测量意义 n直接反映出用户的兴趣所在 n为IPTV提供优化设计的依据，如推荐服务利用热门节目吸 引更多用户，代理缓存机制可以降低系统开销、提高用户体 验等类型频道数访问次数比例体育类226.75%综合类822.5%娱乐类1026.06%新闻类210.5%经济类24.58%其它69.6%*16表3 频道分类及访问比例频道流行度pPareto原则（又称 80-20规则 ） 由意大利经济学家 Vilfredo Pareto发明， 它认为对于许多事件， 80%的结果仅仅由20% 的原因造成 o排名前9位的频道（ 33%）占据了近 65%的访问数据*
8、17图8 频道访问的累计分布函数频道流行度pZipf-like分布nWeb代理缓存机制中 应用广泛 n为设计IPTV缓存机制 提供依据 o拟合系数 R2=0.9702，说明 北京大学IPTV系统 中存在Zipf分布*18图9 频道流行度的Zipf-like分布拟合总结o 在北京大学IPTV环境下，测量结果显示：1）用户访问规律呈现出明显的每日和每周模式； 2）黄金时段的用户到达/退出符合泊松分布；3）超过67%的用户观看会话时长短于10分钟，这直 接反映IPTV系统用户的观看行为。而观看时长分布符 合负二项式分布；4）频道流行度满足Pareto原则和Zipf-like分布，这 可以为IPTV的系统优化提供依据，如节目内容推荐系 统的实现。 o 分析的方法和结论对校园网环境下的IPTV系 统的设计、部署和改进提供了有价值的参考*19谢谢大家！
