Arquitectura basada en contexto para el soporte del servicio de vod de iptv móvil, apoyada en sistemas de recomendaciones y streaming adaptativo

Dentro de los servicios de distribución de contenidos multimedia de IPTV, se destaca por los beneficios económicos brindados y por la amplia difusión en portales como Youtube, Vimeo y Netflix, el servicio por suscripción de VoD, el cual consiste básicamente en una aplicación que permite el acceso al contenido multimedia en el momento exacto que el usuario lo desee. A pesar de las ventajas del servicio de VoD, este tiene asociadas un conjunto de retos relacionados con el acceso ágil y el consumo adecuado del contenido multimedia por parte de los usuarios, las cuales son tomadas como principal foco de estudio en la presente investigación. Para abordar los anteriores retos, este trabajo planteó el enriquecimiento de la arquitectura del servicio de VoD, teniendo en cuenta el concepto de contexto en telecomunicaciones y sus dimensiones asociadas (usuario, dispositivo, red y servicio). Así, en este trabajo se propuso como objetivo general: Proporcionar una arquitectura basada en contexto para el soporte del servicio de VoD de IPTV móvil, apoyada en sistemas de recomendaciones y streaming adaptativo. Para cumplir este objetivo, se definieron los siguientes objetivos específicos: Adaptar e implementar un entorno para la codificación, difusión y consumo de streaming adaptativo, soportado en el estándar DASH; Diseñar un filtro de recomendación para el servicio de VoD de IPTV Móvil, teniendo en cuenta un algoritmo de clasificación e inferencia de contenidos multimedia, de acuerdo a información del contexto de usuario; Diseñar e implementar una arquitectura basada en contexto para el soporte del servicio de VoD de IPTV Móvil, teniendo en cuenta sistemas de recomendaciones y streaming adaptativo; Evaluar el funcionamiento del sistema de recomendaciones, y del entorno de transmisión de streaming adaptativo, mediante un caso de estudio del servicio de VoD de contenidos multimedia musicales.

• Autores: Chanchí Golondrino, Gabriel Elías
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1254
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1254
• Palabra clave: Adaptive streaming; Context; DASH; IPTV; Recommender system; VoD; Contexto; Streaming adaptativo; Sistemas de recomendaciones
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/