数据网络的主动式数据下载与用户需求塑造
信息论
2014-12-30 v2 网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
在本工作中，我们提出并研究了数据网络的最优主动式资源分配与需求塑造方案。受近期关于数据网络中人类行为模式可预测性的发现以及高性能手持设备兴起的启发，我们的设计旨在平滑网络流量随时间的变化并最小化数据交付成本。我们的框架利用主动式数据服务以及智能内容推荐方案来塑造需求。主动式数据服务基于对每位用户需求分布的统计预测，在非高峰时段进行；而智能内容推荐则通过对数据项赋予修正后的估值，使用户需求的不确定性降低。因此，我们的推荐方案旨在在用户需求允许的灵活性范围内提升主动式服务的性能。我们进行了理论性能分析，量化了通过所提框架利用的成本降低幅度。我们表明，成本降低的缩放速率与成本函数随用户数量增加的缩放速率相同。此外，我们证明了通过智能推荐进行的\emph{需求塑造}即使在低于无推荐的主动式下载成本的情况下，也能严格降低所产生的成本。
引用
@article{arxiv.1304.5745,
title = {Proactive Data Download and User Demand Shaping for Data Networks},
author = {John Tadrous and Atilla Eryilmaz and Hesham El Gamal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.5745},
year = {2014}
}