• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    FacebookVideoLive18: A Live Video Streaming Dataset for Streams Metadata and Online Viewers Locations

    Thumbnail
    التاريخ
    2020
    المؤلف
    Baccour E.
    Erbad A.
    Bilal K.
    Mohamed A.
    Guizani M.
    Hamdi M.
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    With the advancement in personal smart devices and pervasive network connectivity, users are no longer passive content consumers, but also contributors in producing new contents. This expansion in live services requires a detailed analysis of broadcasters' and viewers' behavior to maximize users' Quality of Experience (QoE). In this paper, we present a dataset gathered from one of the popular live streaming platforms: Facebook. In this dataset, we stored more than 1,500,000 live stream records collected in June and July 2018. These data include public live videos from all over the world. However, Facebook live API does not offer the possibility to collect online videos with their fine grained data. The API allows to get the general data of a stream, only if we know its ID (identifier). Therefore, using the live map website provided by Facebook and showing the locations of online streams and locations of viewers, we extracted video IDs and different coordinates along with general metadata. Then, having these IDs and using the API, we can collect the fine grained metadata of public videos that might be useful for the research community. We also present several preliminary analyses to describe and identify the patterns of the streams and viewers. Such fine grained details will enable the multimedia community to recreate realworld scenarios particularly for resource allocation, caching, computation, and transcoding in edge networks. Existing datasets do not provide the locations of the viewers, which limits the efforts made to allocate the multimedia resources as close as possible to viewers and to offer better QoE. 2020 IEEE.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/ICIoT48696.2020.9089607
    http://hdl.handle.net/10576/30101
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • Thumbnail

      The impact of inter-layer network coding on the relative performance of MRC/MDC WiFi media delivery 

      Gandhi R.; Yang M.; Koutsonikolas D.; Hu Y.C.; Comer M.; Mohamed A.; Wang C.-C.... more authors ... less authors ( ACM , 2011 , Conference)
      A primary challenge in multicasting video in a wireless LAN is to deal with the client diversity - clients may have different channel characteristics and hence receive different numbers of transmissions from the AP. A ...
    • Scalable multimedia streaming in wireless networks with device-to-device cooperation 

      Jahed, Karim; Sharafeddine, Sanaa; Moussawi, Abdallah; Abou Daya, Abbas; Dbouk, Hassan; Kassir, Saadallah; Dawy, Zaher; Valsalan, Preethi; Cherif, Wael; Filali, Fethi... more authors ... less authors ( Association for Computing Machinery, Inc , 2016 , Conference)
      We present a scalable mobile multimedia streaming system with device-to-device cooperation that enables common content distribution in dense wireless networking environments. This is particularly applicable to use cases ...
    • Thumbnail

      Parallelisation of a cache-based stream-relation join for a near-real-time data warehouse 

      Asif Naeem, M.; Khan, Habib Ullah; Aslam, Saad; Jamil, Noreen ( MDPI , 2020 , Article)
      Near real-time data warehousing is an important area of research, as business organisations want to analyse their businesses sales with minimal latency. Therefore, sales data generated by data sources need to reflect ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video