Den ökande efterfrågan på videostreamingtjänster med hög upplevelsekvalitet (QoE) har lett till omfattande forskning om kundsidans anpassningslogik. De flesta algoritmer använder dock kundens tidigare nedladdningsupplevelse och använder inte en crowd knowledge databas som genereras av användare av en professionell tjänst. Vi föreslår en ny publikalgoritm som maximerar QoE. Vi utvärderar vår algoritm mot toppmoderna algoritmer på stora, verkliga, crowdsourcing-datauppsättningar. Det finns sex datauppsättningar som vart och ett innehåller prover från en enda operatör (T-Mobile, AT&T eller Verizon) från en enda väg (I100 eller I405). Alla mätningar kom från Android-mobiler. Datauppsättningarna tillhandahölls av WeFi LTD och är offentliga för akademiska användare. Vår nya algoritm överträffar alla andra metoder när det gäller QoE (eMOS). Nyckelord Dynamisk adaptiv streaming över HTTP · Adaptic logik · Crowdsourcing · Geopredictive Kommunicated by M. Claypool.
Å andra sidan har geopredictive crowdsourcing REF en strategi för kundernas tidigare nedladdningsupplevelse.
Adaptation logic for HTTP dynamic adaptive streaming using geo-predictive crowdsourcing for mobile users
{'venue': 'Multimedia Systems', 'journal': 'Multimedia Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}