uStash：一种用于改善公共交通中用户体验质量的新型移动内容分发系统

移动数据流量正呈指数级增长，当用户在公共交通等“移动中”场景时，高效地分发内容变得更具挑战性。尽管在全球范围内，通勤时使用移动设备访问内容（如视频）已成为普遍做法，但这既昂贵又不可靠。利用内容流行度的时空相关性与用户多样的网络连通性，我们提出了一种新型内容分发系统 \textit{uStash}，该系统在访问延迟与使用成本方面保证了更好的用户体验质量（QoE）。所提出的协作下载与内容缓存方案为 uStash 提供商提供了通过蜂窝网络控制内容访问成本的灵活性。我们在概率框架下对 uStash 系统进行建模，从而解析地推导出协作下载的最佳比例。随后，我们使用基于真实轨迹的仿真验证了所提出的模型。具体而言，我们使用来自 6 条不同路线上 22 辆城际公交车以及一家移动 VoD 服务提供商的数据集表明，与通过用户蜂窝网络连接下载内容相比，uStash 将每月蜂窝数据成本降低了约 50%，并将内容访问的预期延迟降低了 60%。