6个研究背景和意义示例,教你写计算机内容分发论文

今天分享的是关于内容分发的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到内容分发等主题,本文能够帮助到你

D2D异构网络中基于信任的视频内容分发方法研究

这是一篇关于D2D通信,主动检测,信任评估,内容分发,贪心算法的论文, 主要内容为随着用户对视频内容的需求进一步提高,移动视频流量逐渐成为了网络流量的主流,使得蜂窝网络面临着更大的压力,如何缓解需求与容量之间的矛盾是亟需解决的难题之一。在D2D异构网络(Heterogeneous Network,Het Net)中,D2D通信为设备间提供了一种通过直接通信而不需要基站进行中转就可以进行视频分发的新方法。现有研究表明D2D技术能够有效缓解网络的负载、提高网络效率。但是,Het Net中恶意设备(Malicious Device,MD)的存在使得网络面临以下的挑战:首先,MD传播伪造的视频且这些视频的真假很难得到验证;其次,MD具备复杂多样的攻击行为使得用户设备识别它们变得愈加困难;最后,基站如何识别可信的设备并将内容缓存在可信的设备上也是一个关键难题。现有研究大多采用社交相似度来评估设备的信任度,但是它们不能保证诚实的推荐。此外,考虑到在现实世界中设备可能不会与其他设备频繁交互,因此难以保证准确的信任评估结果。本文提出了一种具有主动检测的信任评估方法TEAD(Trust Evaluation joint Active Detection,TEAD),该方法可使得设备可以快速和精准的获取到邻居设备的信任度,由此可以建立一个可信的D2D Het Net。TEAD中设备通过基站验证接收到的视频的真实性。由此,设备基于准确的交互结果进行信任评估。TEAD还设计了一种主动检测方法来主动获取设备的信任值,该方法可以有效增加设备之间的交互,使得信任评估的结果更加准确。实验结果表明,TEAD方法可使得正常设备的信任认知准确性高达99%,正常设备的信任值远高于MD。此外,在几个关键场景中,TEAD明显优于其他方法。当MD的比例超过50%,TEAD依旧能够抵御MD之间的恶意攻击。为了解决如何将视频内容缓存在可信的设备上的问题,本文提出了基于信任的缓存放置方法(Trust-based Cache Placement Approach,TCPA)。首先采用一种自适应权重的信任评估方法使得基站可以识别设备的可信度,然后提出了一种基于信任的贪心缓存放置算法解决将内容有效的存储在可信的设备上。对比实验证明了TCPA的有效性,它能有效且准确识别网络中存在的MD。它能在减少系统的缓存成本的同时有效保障用户的体验质量,其所取得的缓存内容命中率比其他方法更优。

基于互联网应用的聚合内容管理分发平台的研究与建设

这是一篇关于互联网应用,移动互联网,内容分发,SOA,J2EE的论文, 主要内容为本文主要论述了了互联网业务、移动互联网业务现状和模式,未来的互联网、移动互联网发展趋势以及主要的技术、商业模式等。主要分析了中国互联网发展的三个阶段以及在不同阶段不同的应用,以及这些应用的使用率发展和变化,不同阶段的业务应用与互联网的建设息息相关,与不同的内容提供有关,与参与人群不同有关,随着光纤入户宽带提速网络建设,带宽的瓶颈被解决,未来的互联网应用将出现视频游戏、远程医疗、语音互联网、人工智能、虚拟世界、在线的视频／网络电视等发展趋势。 WEB2.0的出现让互联网由阅读式变为参与式,WEB3.0将互联网带入个性化应用,随着3G网络的建设移动互联网应用扩大了互联网应用范围,主要分析了WAP流程和业务结构以及适配的必要性,移动互联网应用变化情况。Android系统、Ajax、Wiget、OpenAPI、Mashup技术,使互联网应用和移动互联网应用向个性化发展,改变着互联网应用的商业模式,通过分析移动应用商店的模式、App Store业务模式和商业模式、电信运营商的资源,提出如何建立运营商的应用业务。结合运营商宽带发展战略研究如何遏制固定网络收入下滑,如何发挥固定宽带网络的优势结合3G移动互联网的优势,论述了在宽带业务上利用互联网技术搭建的具有战略意义的聚合内容管理分发平台,和定制终端实现宽带的广告增值业务,具体论述了了聚合内容分发系统平台(ICMDP)的架构设计、子系统及相关接口设计、业务流程规划、平台建设组网方案、业务测试及业务拓展商业模式。系统采用SOA设计思想设计系统架构,具有很高的灵活性,扩展性。实现三层架构比较典型的方式是MVC(模型-视图-控制)模式来建立平台框架。

基于Web的内容管理系统的设计和实现

这是一篇关于内容管理系统,Web,模版,数据缓存,内容分发的论文, 主要内容为随着计算机网络技术的快速发展,越来越多的企业需要通过信息化来提高自身的服务和管理水平。内容管理是指对组织机构内部多种格式和媒体类型的信息资源进行合理组织、分类以及管理的一系列过程,从而使用户可以方便地检索、使用、分析和共享信息资源。本文根据企业门户网站内容管理系统的需求,在内容管理系统的分析、设计、实现以及性能调优上做了深入的研究。本文首先介绍了内容管理系统的相关概念以及所涉及到的相关技术,其次对企业门户内容管理系统的需求进行了实际分析,依据用例分析得出系统的功能需求；并在此基础上对系统的总体框架进行了设计,最后介绍了各个子系统,包括内容发布子系统、专题评论子系统、调查子系统,并着重介绍了各个子系统部分功能模块的设计、实现以及对所涉及到的关键技术的研究。本系统的开发采用B／S架构模式,基于先进的企业级JavaEE技术、综合运用面向对象的分析和设计方法,数据缓存OSCache,连接池,Struts、Spring、Ibatis、Lucene、Velocicy等开源框架等技术进行开发和设计,并对JVM的GC做了一些性能上的优化,具有极大的可靠性、可扩展性以及可重用性。经过后期测试,系统能够满足企业门户内容管理的需要,作为一个管理平台,该系统可为企业提供高效、便捷的服务,极大的减轻了建立以及维护各类企业站点的负担,同时具有良好的发展前景。

面向小说APP书城的内容分发系统的设计与实现

这是一篇关于移动阅读,内容分发,微服务,系统稳定性的论文, 主要内容为近年来,随着移动互联网的迅速发展,小说APP市场竞争日益激烈,如何增强用户体验和留存是小说APP厂商提升自身市场竞争力的一个关键因素。小说内容分发是结合用户使用场景、属性特征和推荐算法等条件,按照运营人员提前设定的分发策略,将生产完成的海量内容在小说APP书城页面分发给用户的过程,内容分发的效率直接影响着用户的使用体验。然而,现有小说APP产品的内容分发策略相对死板且不支持灵活的配置化,尚未充分考虑用户的个性化需求,导致在书城页面的分发呈现出“千人一面”的效果,分发效率不高。因此本文决定开发新型的内容分发系统来优化分发策略和提升分发效率。本文针对传统小说APP内容分发效率不高且分发策略难以适应快速变更的问题,设计并实现了面向小说APP书城的内容分发系统。主要工作包括:(1)针对分发策略难以快速变更的问题,对小说内容分发过程进行分析,将各个维度的分发策略充分抽象收敛到分发配置中,构建基于分发配置的内容分发模型。运营人员能够动态地对分发配置进行调整并迅速生效,结合AB实验对分发效果进行验证,从而最大化提升内容分发效率。(2)为了应对千万级日活小说用户带来的高并发访问压力,对系统基于微服务架构进行设计,并使用Thrift、Consul和Golang等技术进行实现。基于Golang的协程技术将分发内容组装过程异步并发完成,解决小说内容分发场景下同时使用多个推荐算法带来的延迟过高的问题。(3)设计并实现一系列保障系统高可用措施,来解决微服务架构的系统在长期提供服务的过程中出现的系统不稳定、不可用的问题。高可用措施包括基于分布式令牌桶算法的限流措施、基于排队时间检测的过载保护措施、基于本地、分布式缓存的兜底和柔性降级措施和完备的系统实时监控与报警措施。(4)部署产品预览环境和线上环境对系统进行功能测试和并发压力性能测试,测试结果显示系统达到了预期的设计目标。目前系统已上线并投入使用,服务的小说APP用户月活已超过三千万,成功抵御住了春节活动带来的严峻挑战,在请求访问量超过平时峰值十倍的情况下,在线内容分发功能仍能提供稳定可靠服务。此外,为运营人员降低了分发策略变更的难度,缩短了分发策略生效的时间,结合AB实验提升了内容分发的效率。

以智能技术支撑的文本内容推荐系统的模式研究

这是一篇关于个性化推荐,内容分发,推荐模式的论文, 主要内容为随着智能推荐技术的发展,智能推荐模式也被应用在各行各业。在现阶段,内容产业在内容分发过程中对推荐模式的应用已经成为主流。内容推荐模式,为用户提供了高效率、高满意度的阅读体验,一定程度上解决了信息冗余问题。但与此同时,内容推荐模式也为内容产业带来了前所未有的其他问题。如何在发挥智能推荐模式的优势,如何规避智能推荐模式的弊端就成为一个重大课题。本文通过对推荐系统在内容产业的应用实例,应用文献分析法、案例分析法和跨学科研究方法,首先对内容推荐模式的发展进行文献分析,后对现阶段应用于内容领域的推荐模式进行具体概括描述,后以“今日头条”、“一点资讯”和微博为例,把内容推荐系统大体上分为两类:基于内容的推荐系统及基于社交的推荐系统。针对这两种推荐系统的重要环节基于传播学理论层面进行了比较、分析与研究。从用户分析、内容分析和系统分析等环节要素中概括了基于内容的推荐系统;从用户的人群属性分析,对用户的点击分析,对用户地理位置分析及相似用户分析概括了基于社交的推荐系统的推荐系统,对这两个推荐系统应用到的推荐模式也做了具体分析。进而对这些推荐模式在现阶段的传播特点发展进行了概括分析:(1)智能技术支撑的内容推荐技术迎合用户的个性化和定制化,加快了传播效率;(2)推荐技术在内容平台的使用,增加了用户粘性;(3)智能推荐技术的应用,重构了内容生态;(4)推荐模式在现阶段引起的“信息茧房”;(5)智能模式引起的“超级全景监狱”的反思。对推荐模式在内容产业对内容生态的影响及智能推荐模式在内容产业现阶段的局限性也做了阐述:(1)引起内容上的监管不力;(2)当前智能推荐模式在技术上局限性。针对推荐模式在现阶段发展情况,为推荐模式日后更稳健发展提供了启示。最后,内容推荐模式的发展对内容生产者、平台方及用户本身也提出了更高的要求,基于内容推荐技术的进步,媒介技术的发展再次引发学界对技术善恶论的反思。针对推荐模式在现阶段发展情况,为推荐模式日后更稳健发展提供了启示:(1)内容推荐者,应该注意自己的角色转变,从服务用户转到引导用户;(2)内容产业,应该保证内容源头的优质;(3)从“受众”到“用户”,全民素质应该提高。