基于马尔可夫修正模型的视频预测缓存策略

本发明属于流媒体大数据技术领域，具体涉及基于马尔可夫修正模型的视频预测缓存策略，包括：S1、根据用户访问记录即先验数据，提取出用户访问规律，得出初始状态转移矩阵以及用户访问初始概率；S2、使用指数加权平均模型对状态转移矩阵进行修正，将旧的状态转移矩阵通过加权求和的方式加入到新的状态转移矩阵中；S3、基于状态转移矩阵的迭代计算得到预测段的状态转移矩阵，进而计算出预测段各个时间点视频段的被访问概率；S4、基于被访问概率的大小选择相应视频段进行缓存。本发明能充分近期的各个视频段的访问次数和频率，进而能充分考虑新上线的视频段的热度，并且避免过早的历史数据影响系统对近期视频热度的预测准确性。