HTTP Adaptive Streaming (HAS) representerar den dominerande tekniken för att leverera videor över Internet, på grund av dess förmåga att anpassa videokvaliteten till den tillgängliga bandbredden. Trots att, HAMS kunder fortfarande kan drabbas av frysningar i video playouten, den viktigaste faktorn som påverkar användarnas Quality of Experience (QoE). För att minska videofrysningarna föreslår vi ett nätverksbaserat ramverk, där en nätverkscontroller prioriterar leverans av vissa videosegment för att förhindra frysningar hos kunderna. Detta ramverk är baserat på OpenFlow, ett allmänt godkänt protokoll för att genomföra principen SoftwareDefinited Networking. Huvuddelen av regulatorn är en maskininlärning (ML) motor baserad på Random Undersampling Boosting algoritm och fuzzy logik, som kan upptäcka när en klient är nära en frysning och driva nätverket prioritering för att undvika det. Detta beslut baseras på mätningar som endast samlas in från nätverksnoder, utan någon kunskap om den strömmade videon eller om kundens egenskaper. I detta dokument beskriver vi utformningen av det föreslagna ML-baserade ramverket och jämför dess prestanda med andra benchmarking HAMS-lösningar, under olika videoströmningsscenarier. Särskilt visar vi genom omfattande experiment att det föreslagna tillvägagångssättet kan minska videofrysningar och frysa tid med cirka 65 % respektive 45 % jämfört med benchmarkingalgoritmer. Dessa resultat utgör en stor förbättring för QoE för användare som tittar på multimediainnehåll på nätet.
Dessutom utarbetades ett maskininlärning (ML) motorbaserat ramverk och under olika videoströmningsscenarier jämfördes ett ML-baserat ramverks prestanda med många HTTP Adaptive Streaming (HAS)-baserade lösningar REF.
A machine learning-based framework for preventing video freezes in HTTP adaptive streaming
{'venue': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'journal': 'J. Netw. Comput. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}