Abstract-We design prediktorer av användare missnöje med prestandan hos program som använder nätverk. Vår strategi kombinerar feedback på användarnivå med lågnivåmaskiner och nätverksmätningar. De största utmaningarna med att förutsäga användarnas missnöje, som uppstår när nätverksförhållandena negativt påverkar applikationer, kommer från bristen på feedback från användarna och det faktum att dålig prestanda episoder är sällsynta. Vi utvecklar en metodik för att hantera dessa utmaningar. Vår metod behandlar data på låg nivå via kvantisering och olika urvalssteg. Vi kombinerar detta med användaretiketter och använder övervakad inlärningsteknik för att bygga prediktorer. Med hjälp av data från 19 personliga maskiner visar vi hur man bygger träningsset och visar att icke-linjära SVM uppnår högre verkligt positiva värden (cirka 0,9) än prediktorer baserade på linjära modeller. Slutligen kvantifierar vi fördelarna med att bygga per tillämpning prediktorer jämfört med allmänna prediktorer som använder data från flera applikationer samtidigt för att förutse användarnas missnöje.
Joumblatt m.fl. REF-designade prediktorer av användarnöjdhet genom att kombinera återkoppling på användarnivå med prestandamått på låg nivå för maskiner och nätverk, såsom RTT, Jitter, återställningar, vidaresändningar, datahastigheter per anslutning, värddatahastigheter, CPU och SNR.
Predicting user dissatisfaction with Internet application performance at end-hosts
{'venue': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}