Resumen

Los usuarios de dispositivos inteligentes pasan la mayor parte del tiempo de fragmentación en aplicaciones de entretenimiento como videos y películas. La migración y reconstrucción de copias de video pueden mejorar la eficiencia de almacenamiento en la computación distribuida en el borde móvil, y la predicción de los éxitos de video es la premisa para migrar las copias de video. Este documento propone un nuevo enfoque de predicción para los éxitos de video basado en la combinación de análisis de correlación y red neuronal wavelet (WNN). Esto se logra mediante el establecimiento de un sistema de cuantificación de índices de video y el análisis de la correlación entre el video a predecir y los videos en línea. Luego, se seleccionan los videos similares como factores influyentes en los éxitos de video. En comparación con el autoregresivo integrado de media móvil (ARIMA) y la predicción gris, el enfoque propuesto tiene una mayor precisión de predicción y un alcance de aplicación más amplio.

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Usuarios de dispositivos inteligentes; Aplicaciones de entretenimiento; Copias de vídeo; Eficiencia de almacenamiento; Computación móvil de borde; éxitos de vídeo
• Keywords:Smart device users; Entertainment applications; Video copies; Storage efficiency; Mobile edge computing; Video hits