结合社交推荐和推拉策略的渐进式DVE预下载机制

• 作者: 王明飞 范辰 贾金原
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式虚拟环境 P2P 预下载 社交推荐 PULL-PUSH
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与交互技术
• 页码范围: 1223-1229
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5716字
• 语种: 中文

摘要

为了提高基于对等网络的分布式虚拟环境(DVE)场景预下载的预测精度并降低场景数据传输延迟，将社交推荐和推拉混合策略应用到DVE场景预下载中。首先描述和量化节点化身在虚拟环境中的兴趣，并对化身间相似度进行计算，生成预推荐场景集；然后将化身的视野区域划分为预拉取和预推送区域，提出针对不同区域预下载的推拉策略。基于开源 DVE 平台 FLoD 进行的实验结果表明，该机制能提高场景的预测精度并减少信息交互次数，进而提升DVE场景传输效率和化身漫游流畅度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾金原	同济大学软件学院	52	319	10.0	16.0
2	王明飞	同济大学软件学院	3	12	2.0	3.0
3	范辰	同济大学软件学院	4	10	1.0	3.0