Overcoming uncertainty on video-on-demand server design by using self-similarity and principal component analysis

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dc.creatorRAMIREZ VELARDE, RAUL VALENTE; 121707
dc.creatorMARTINEZ ELIZALDE, LORENA BEATRIZ; 230081
dc.creatorBARBA JIMENEZ, CARLOS MARIA; 334052
dc.creatorRAMIREZ VELARDE, RAUL VALENTE; 121707es
dc.creatorMARTINEZ ELIZALDE, LORENA BEATRIZ; 230081es
dc.creatorBARBA JIMENEZ, CARLOS MARIA; 334052es
dc.date2013
dc.date.accessioned2018-10-18T22:08:28Z
dc.date.available2018-10-18T22:08:28Z
dc.descriptionIn this paper we use a small amount of video files to design a video-on-demand server. We use the available video information to overcome uncertainties such as future user preference, type of video file (movie, cartoon, documentary), video compression technique, etc. Using principal component analysis we overcome such uncertainties by reducing the dimensionality of the video data, creating a new video trace that captures statistical characteristics of most video files; we call this the characteristic video trace. Using the Pareto probability distribution for the size of the video frames (of the characteristic video trace) and self-similarity we develop a non-asymptotic model which predicts memory buffer size for a required quality of service. By obtaining the necessary parameters for the mathematical model from the characteristic video trace we could design the server without more information. © 2013 The Authors. Published by Elsevier B.V.
dc.identifier.doi10.1016/j.procs.2013.05.404
dc.identifier.endpage2336
dc.identifier.issn18770509
dc.identifier.startpage2327
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/630590
dc.identifier.volume18
dc.languageeng
dc.publisherElsevier B.V.
dc.relationhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84896958434&doi=10.1016%2fj.procs.2013.05.404&partnerID=40&md5=93faeb4bf65a85d0b8ac5d4dffc3c081
dc.relationInvestigadores
dc.relationEstudiantes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceProcedia Computer Science
dc.subject.classification7 INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.titleOvercoming uncertainty on video-on-demand server design by using self-similarity and principal component analysis
dc.typeConferencia
refterms.dateFOA2018-10-18T22:08:28Z

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