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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.目的及意义（含国内外的研究现状分析）
在万物互联的背景下，应用服务需要低延时、高可靠性，以及高数据安全性，而传统的集中式云计算已无法高效的处理边缘设备产生的大量数据[1]。为此，在网络边缘执行计算的一种新型计算模型——边缘计算应运而生，将计算任务和数据处理在边缘进行，能够产生更快的网络服务响应，降低云计算的计算负载，满足用户在实时业务、应用智能、安全隐私等方面的需求。
同时，当前视频数据流量不断增长。根据思科公司最新发布的《移动网络可视指数》报告[2]，2017年移动视频流量占移动数据总流量的59%，预计2017年至2022年移动视频流量将增长9倍，并将于2022年底占移动数据总流量的79%。自适应比特率（abr）流传输[3]是一种通过大型分布式http网络进行视频流传输的技术，已被许多流行的在线视频流传输系统采用。 abr的关键思想是使视频的播放适应实时网络条件，以确保用户的qoe（quality of experience）。大多数现有工作都集中于研究单个用户的比特率自适应方法，然而在多用户环境下，用户自身的网络质量和用户之间对资源的竞争共同决定用户的qoe，基于单用户的比特率自适应方法常常无法在多用户场景中为用户提供理想的qoe。
2. 研究的基本内容与方案
2.研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施
2.1基本内容
（1）协作流模式框架
3. 研究计划与安排
3.进度安排
（1）2020.01.21—2020.03.07：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线；
4. 参考文献（12篇以上）
4.阅读的参考文献不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）
[1] 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.边缘计算:万物互联时代新型计算模型[j].计算机研究与发展,2017,54(05):907-924.
[2]cisco vni: global mobile datatraffic forecast update, 2016-2021.
