Förbättra användarnas erfarenhetskvalitet (QoE) är avgörande för att upprätthålla annons- och abonnemangsbaserade intäktsmodeller som möjliggör tillväxten av Internetvideo. Trots den rika litteraturen om video- och QoE-mätning är vår förståelse av Internetvideo QoE begränsad på grund av övergången från traditionella metoder för att mäta videokvalitet (t.ex. Peak Signal-to-Noise Ratio) och användarupplevelse (t.ex. åsiktspoäng). Dessa har ersatts av nya kvalitetsmått (t.ex. buffringshastighet, bitrate) och nya engagemang-centrerade mått på användarupplevelse (t.ex. visningstid och antal besök). Målet med denna uppsats är att utveckla en prediktiv modell av Internet video QoE. I detta syfte identifierar vi två centrala krav för QoE-modellen: (1) den måste knytas till observerbara användarengagemang och (2) den bör kunna styra praktiska beslut om systemdesign. Att uppnå detta mål är utmanande eftersom kvalitetsmåtten är beroende av varandra, de har komplexa och kontraintuitiva relationer till engagemangsåtgärder, och det finns många externa faktorer som förbryllar förhållandet mellan kvalitet och engagemang (t.ex. typ av video, användaranslutning). För att ta itu med dessa utmaningar presenterar vi en datadriven metod för att modellera de metriska ömsesidiga beroendena och deras komplexa relationer till engagemang, och föreslår en systematisk ram för att identifiera och redovisa de förvirrande faktorerna. Vi visar att en leveransinfrastruktur som använder vår föreslagna modell för att välja CDN och bitrates kan uppnå mer än 20% förbättring i det totala användarengagemanget jämfört med halmman tillvägagångssätt.
I REF används en prediktiv modell för video QoE för att förbättra användarens engagemang med 20 %.
Developing a predictive model of quality of experience for internet video
{'venue': "SIGCOMM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}