CN119449779A 基于流媒体播放的扩展性内容互动展示方法和系统 （上海童锐网络科技有限公司）

自由贸易试验区碧波路177号503C、基于流媒体播放的扩展性内容互动展示方本发明公开了基于流媒体播放的扩展性内缘节点缓存高频互动数据;S3.将用户请求路由S5.应用深度强化学习算法预测用户互动行为；2S1.基于多比特率编码与动态自适应流协议，在不同网络条件下动态调整内容的分辨S2.使用边缘计算架构AmazonCloudFront和AkamaiEdgeS5.应用深度强化学习算法预测用户互动行为，并在后台进行预取；通过所述HTTP/S6.利用高效视频编码格式H.265和QUIC传输协议优化流媒体传输效率，采用所述采用时间序列模型RIMA预测内容热度变化；通过学习过去一段时间的互动数据趋势，聚类算法K_Means对互动行为数据进行分类识别高频互动3完成聚类后，分析每个簇的特征中心；具有较高互动频次和停留时间的簇LeastRecentlyUsed与LeastFrequentlyUsed混合替换策略，采用用户所述聚类算法K_优先级评分=W1X互动频次+热度其中，所述w1和所述w2分别代表互动频次和内使用深度神经网络构建Q网络模型，输入用户的当前状态特征，别表示下一个状态和最优动作，所述v是折扣因子；4扩展性内容互动展示系统包括基于流媒体播放的扩展性内容互动展示方法的权利1_9，包5[0002]流媒体播放的扩展性内容互动展示方法和系统是一种基于实时数据传输和动态[0006]S1.基于多比特率编码与动态[0008]S3.基于所述AmazonCloudFront和所述AkamaiE6[0010]S5.应用深度强化学习算法预测用户互动行为，并在后台进行预取；通过所述HTTP/2ServerPus订阅协议在后台预加[0017]S2_4.实时监测边缘节点带宽[0021]优选的，所述聚类算法K_Means对互动行为数据进行分类识别高频互动场景的计78[0050](2)在用户行为预测的基础上，系统通过HTTP/2ServerPush协议对高概率互动内[0052](4)通过智能预加载协议和动态缓冲窗口技术，系统能够在网络带宽不稳定的情[0058]S1.基于多比特率编码与动态9[0061]使用自适应比特率(AdaptiveBitrateStreaming,ABR)技术来为视频流配置不同[0072]使用视频内容感知编码(Content_AwareEncodi[0074]支持边缘设备的硬件加速解码，例如在移动端和智能电视上使用GPU加速的硬件[0083]S3.基于AmazonCloudFront和Akamai[0087]预测性缓冲和预加载的核心在于提前将用户可能需要的内容加载到客户端的缓[0099]一旦预测内容确定，系统通过HTTP/2ServerPush协议将打包。在用户进行当前互动内容加载时，系统根据清单将下一步可能访问的内容通过[0107]S5.应用深度强化学习算法预测用户互动行为，并在后台进行预取；通过HTTP/[0108]S6.利用高效视频编码格式H.265和QUIC传输协议优化流媒体传输效率，采用[0114]S2_4.实时监测边缘节点带宽[0142]基于流媒体播