Abstract-Classic nätverk kontroll tekniker har som enda mål uppfyllande av Quality-of-Service (QoS) mätvärden, att vara kvantitativ och nätverk-centrerad. Nuförtiden ser forskarsamhället fram emot ett paradigmskifte som kommer att lägga tonvikten på QoE-mått (Quality of Experience) som direkt relaterar till användarens tillfredsställelse. Ändå, att bedöma QoE från QoS mätningar är en utmanande uppgift som kraftfulla Software Defined Network controllers nu kan hantera via maskininlärning tekniker. I detta dokument fokuserar vi på några avgörande QoE-faktorer och vi föreslår först en Bayesian Network-modell för att förutsäga ombuffringsförhållandet. Sedan härleder vi vår egen nya Neural Network sökmetod för att bevisa att BN korrekt fångar de upptäckta uppehåll datamönster. Slutligen visar vi att dolda variabla modeller baserade och kontextinformation ökar prestandan för alla QoE-relaterade åtgärder.
Vasilev et al REF föreslår en Bayesian nätverksmodell för att förutsäga re-buffering förhållande eller Stall variabeln och försöka förbättra noggrannheten av förutsägelse genom Logistisk regression.
Predicting QoE Factors with Machine Learning
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}