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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-22 15:45 動画のヒット率予測を用いたキャッシュ制御の一検討 ○山﨑 周・山本 幹（関西大）  NS2020-121 |
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| 抄録 | （和） | 近年，YouTubeやニコニコ動画などのユーザによる動画投稿プラットフォームの普及に伴い，ユーザ生成コンテンツ (UGC) が注目されている．UGCには，NetflixやHuluなどの商用目的の動画配信サービスが提供するコンテンツとは異なり，人気度が時間と共に大きく変動する傾向があることが知られている．この特徴により，Content Distributed Network (CDN) サーバで広く使用されるキャッシュ方式 であるLRUでは，性能が低下する恐れがある．この問題を解決するために，UGCの視聴傾向を分析し，その傾向に適したキャッシュを行う方式が提案されている．しかし，視聴傾向はプラットフォーム，時間，地域などによって異なり，人が視聴傾向を分析しキャッシュ方式を実装する既存手法では，多様なUGCの視聴傾向に適応的に対応することは困難である．本稿では，機械学習を用いることで人の手を介さずに視聴傾向を分析し，それに適したキャッシュを行う方式を提案する．具体的には，機械学習を用いて今後キャッシュヒットする度合いを予測し，その予測値を用いてキャッシュ制御を行う．性能評価では，YouTubeのトレースデータを用いたシミュレーションを行い，提案方式が既存方式に比べ大幅に性能を改善していることを示す． |
| （英） | With wide deployment of video platforms on which users can upload their generating videos, such as YouTube and niconico, User-Generated Content (UGC) has been attracting a lot of attention. UGC is reported to have different characteristics of popularity from commercial video delivery services such as Netflix and Hulu. Popularity of some UGC has a tendency of short-term temporal variation. This feature degrades the performance of caching methods such as widely deployed LRU. New caching methods taking account of manually analyzed viewing tendency of UGCs have been proposed. Viewing tendencies are generally quite different for platforms, regions and times. It is difficult to respond to these diverse UGC dynamics in these existing proposals because of complexity of manual analysis of viewing tendency and manual tuning of caching strategy. In this paper, we newly propose a machine learning approach for caching policy for UGCs. In our approach, cache hit ratio of the content is predicted and caching policy is designed by using this predicted cache hit ratio. Our performance evaluation results using YouTube traces show that our proposed method can improve cache performance when compared with several conventional approaches. | |
| キーワード | （和） | キャッシュ制御 / UGC / 機械学習 / / / / / |
| （英） | Cache / UGC / Machine Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 327, NS2020-121, pp. 66-69, 2021年1月. | |
| 資料番号 | NS2020-121 | |
| 発行日 | 2021-01-14 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2020-121 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS NWS |
| 開催期間 | 2021-01-21 - 2021-01-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ，ミドルウエア)，NWアプリケーション，SOA/SDP，NGN/IMS/API，分散制御・ダイナミックルーチング，グリッド，NFV，IoT，NW及びシステム信頼性，NW及びシステム評価，一般 |
| テーマ（英） | Network software (Software architecture, Middleware), Network application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, NFV, IoT, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2021-01-NS-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動画のヒット率予測を用いたキャッシュ制御の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Caching Policy with Cache Hit Prediction for User Generated Video |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | キャッシュ制御 / Cache |
| キーワード(2)（和/英） | UGC / UGC |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山﨑 周 / Meguru Yamazaki / ヤマザキ メグル |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 幹 / Miki Yamamoto / ヤマモト ミキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-22 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2020-121 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.327 |
| ページ範囲 | pp.66-69 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-01-14 (NS) |
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