Optimizing hypervideo navigation using a Markov decision process approach
Proceedings of the tenth ACM international conference on Multimedia
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Highly interactive multimedia applications, like browsing in video databases, generate strongly varying loads on the media server during the presentation of media data. Existing admission control approaches for limiting the number of concurrent users and thus guaranteeing acceptable service quality are only suited for applications with uniform load characteristics like video-on-demand. We propose an approach to admission control that is based on the stochastical model of Continuous Time Markov Chains, which allows to describe the different presentation states occurring in the interactive access to the multimedia database. The model is derived from seman-tic information on the forthcoming browsing session, in particular, it considers the relevance of the videos to the user. In this way a more precise prediction on resource usage can be given for achieving the two goals of Quality of Service (QoS) and good server utilization. The admission control mechanism is part of a multimedia database architecture for supporting efficient browsing in large video collections. LOCLANGUAGE:: German LOCABSTRACT:: Interaktive multimediale Anwendungen, wie beispielsweise das Browsen in Videodatanbanken, erzeugen wahrend der Prasentation von Mediendaten stark schwankende Serverlasten. Die Aufgabe von Zulassungskontrollmechanismen ist die Begrenzung der gleichzeitig zu bedienenden Nutzer, um dadurch akzeptable Servicequalitaten zu erreichen. Bereits existierende Verfahren zur Zulassungskontrolle sind jedoch nur fur Anwendungen mit relativ konstanten Lasten, wie beispielsweise Video-on-Demand Anwendungen, geeignet. In diesem Artikel wird ein Ansatz zur Zulassungskontrolle vorgestellt, der auf dem stochastischen Modell von sogenannten Zeitkontinuierlichen Markov-Ketten (Continuous Time Markov Chains) basiert. Dadurch wird die Modellierung verschiedener Prasentationszustande, die aufgrund des interaktiven Nutzerverhaltens entstehen, ermglicht. Zur Modellierung werden semantische Informationen einer aktuellen Session verwendet, indem die Relevanzwerte einzelner Videos hinsichtlich einer vorherigen Anfrage berucksichtigt werden. Somit ist eine prazisere Vorhersage der Ressourcenverbrauchs mglich, wodurch sowohl Dienstguteparameter (Quality of Service) als auch Serverauslastung verbessert werden knnen. Der Zulassungskontrollmechanismus ist Bestandteil einer multimedialen Datenbankarchitektur, die Video-Browsing in gro?en Datenbestanden unterstutzt.