] 为了平衡用户对服务质量的满意程度和系统的服务开销，定义了如下线性组合函 数F:
[0029] 其中，P和q分别代表服务费用权值和用户满意度权值，Budget代表系统转码的预 算，Ctf。。^ Budget ;转码开销用C tf。。越低，用户满意度Q越高，相应的F值就越小。
[0030] 优选地，所述状态信息包括当前直播流的数目，每个直播流的游戏类型、画质参数 及观看的用户数，观众的带宽分布W及数据中屯、的单位转码开销。
[0031] 优选地，所述根据当前状态信息决策出转码资源分配方案的具体实现方式为：采 用在线的启发式策略，能够扩展到大规模系统下；
[0032] 定义如下启发函数：
[0034] 其中，ef代表对于直播流i在转码策略Ai的情况下再选择版本V的效益评估， C(i，V)代表把直播流i转码成版本V所需要的服务开销，它与进行转码的站点的单位费用 有关；越大，表明直播流i的V版本的优先级要高，即W更小的代价获取更高的用户质量 体验；
[0035] 将所有待转码的版本根据效益值轉降序排序，从前往后依次选择转码版本。
[0036] 一种所述的自适应视频串流转码方法的应用，包括：
[0037] SI.直播用户和中屯、服务器通信，进行身份认证和登录，并设置好直播参数进行直 播；中屯、服务器为其分配流媒体服务器；
[0038] S2.直播用户直接向分配的流媒体服务器上传游戏视频；流媒体服务器存储用户 的直播流并在中屯、服务器的控制下，分配转码资源，生成不同版本的视频，而后发送的云 端；所述中屯、服务器采用自适应视频串流转码方法控制直播流分配转码；
[0039] S3.利用云资源向观看用户分发游戏视频；观众可W通过网页或客户端观看游戏 直播，并在线互动。
[0040] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0041] 自定义的QoE模型，本发明通过引入了游戏类型的因素，为不同游戏类型提供统 一的QoE模型，是实现本发明用户资源分配的基础。本发明基于统一的QoE模型，根据有限 的系统状态信息，动态地做出用户资源分配的决策，降低游戏直播平台的服务开销并提高 用户的QoE。
【附图说明】
[0042] 图1是本发明采用的游戏直播平台架构图。
[0043] 图2是转码资源分配算法流程图。
【具体实施方式】
[0044] 下面结合附图对本发明做进一步的描述，但本发明的实施方式并不限于此。
[0045] 针对游戏直播服务提供商，为了充分利用云资源，优化用户服务策略，在满足用户 体验质量的基础上，进一步降低运营成本，本发明提出了一种游戏直播平台中的自适应串 流转码资源分配方法。利用自适应串流技术，本方法充分考虑用户需求W及资源限制等方 面因素，合理选择在线视频转码版本，为用户提供良好的观看体验，降低运营成本。本发明 通过建立用户QoE模型和平台开销模型，基于云计算服务平台，设计出基于自适应串流技 术的在线转码资源分配的优化方法。
[0046] 本发明的基本技术包括：游戏直播平台架构、用户QoE模型、服务开销模型、资源 分配算法。
[0047] 游戏直播平台架构
[0048] 本发明考虑游戏直播平台架构场景如图1所示。直播用户来自不同的区域，并且 可W根据自己的爱好和带宽状况直播不同类型、不同版本（码率和分辨率）的游戏视频。不 同类型的游戏对于视频的要求不同（对于第一人称射击类游戏需要更高的码率）。观众可 W通过外设接入互联网观看自己喜爱的游戏直播。
[0049] 首先，直播用户和中屯、服务器通信，进行身份认证和登录，并设置好直播参数进行 直播。中屯、服务器为其分配流媒体服务器。
[0050] 然后，直播用户直接向分配的流媒体服务器上传游戏视频。流媒体服务器存储用 户的直播流并在中屯、服务器的控制下，合理分配转码资源，生成不同版本的视频，而后发送 的云端。
[0051] 最后，利用云资源向观看用户分发游戏视频。观众可W通过网页或客户端观看游 戏直播，并在线互动。
[0052] 本发明所提出的算法运行于中屯、服务器之上，中屯、服务器综合考虑游戏直播流， 观众带宽分布，云资源租赁价格和用户服务质量等因素，为每个直播流选择合适的转码版 本，并租赁合适的云资源用于进行转码。转码后的视频流通过云的方式分发到各个观众。 阳05引用户QoE模型
[0054] 在游戏直播平台中，QoE指标衡量了用户对服务的满意程度，是衡量一个系统最重 要的指标之一。 阳化5] 首先，本发明针对不同类型的直播游戏，定义了与游戏类型相关的QoE指标，即所 转码的版本必须不低于此游戏所需的基本版本要求，运里的基本版本代表了能够流杨观看 游戏直播所需要的最低码率大小和最低分辨率大小。
[0056] Vv3F(〇,
[0057] Lb(G(i))《Vb《ib八Lr(G(i))《Vr《ir
[0058] 其中，i代表某个直播流，V(i)代表直播流i对应的候选转码集，G(i)代表直播流 i游戏类型，Lb(g)和Lf(g)分别代表g游戏所需的基本码率和基本分辨率，Vb、Vf分别代表 转码版本的比特率和分辨率，ib和if分别代表直播流i的原始码率和原始分辨率。
[0059] 对于每一个用户来而言，它被分配的视频版本越接近原版本，视频画质越好，用户 的满意度就越高。本实施例中使用常用的峰值信噪比（PSNR)作为衡量转码后视频质量的 标准，并如下定义全局相对满意度Q:
[0060]
[0061] 其中I代表当前直播流的集合，Ui代表观看直播流i的用户集合，A1代表系统对 直播流i应用的转码策略^ 皆Wii(i，U)代表系统在对直播流i采取Ai的转码 策略时分给用户U的最高版本（不高于用户带宽和分辨率的最高版本），expected(i，u)代 表用户U希望获取直播流i的版本（与用户带宽和分辨率相匹配的版本）。Q的取值范围 在0~1之间，是衡量整体用户满意度的重要标准，越大表明用户越满意。如每个用户都被 分到与它设备匹配的版本（带宽和分辨率均相同），那么分式的的上下值均相同，Q等于1。
[0062] 服务开销模型
[0063]本发明进一步定义了游戏直播服务提供商的服务开销模型，本发明在满足用户 QoE的基础之上，尽可能降低服务开销，节省运营成本。
[0064] 对于不同的数据中屯、来说，由于分布的地理位置不同，转码价格也不尽相同，且随 着时间变化波动，游戏直播服务提供商希望尽可能减少转码带来的开销Ctf。。。
[0066] 其中，<表示在站点j进行转码的单位价格，W，代表站点j需要转码的任务量，M 表示提供转码服务的不同站点的集合。
[0067] 为了平衡用户对服务质量的满意程度和系统的服务开销，定义了如下线性组合函 数F:
W例其中，P和q分别代表服务费用权值和用户满意度权值，Budget代表系统转码的预 算杞,。。《Budget)。系统转码开销用Ch。。越低，用户满意度Q越高，相应的F值就越小。
[0070] 用户分发W及资源分配算法
[0071] 下面结合附图2和实施例对转码资源分配算法做进一步的说明。 阳0巧如图2所示，为本发明中资源分配的流程图，具体步骤如下：
[0073] (SlOl)将游戏直播平台运行周期切割成若干个时间段；
[0074] (S102)在每一个时间段里，更新平台系统内的用户信息和云资源租赁等状态信 息；
[0075] (S103)根据当前