流媒體服務(wù)是流媒體技術(shù)在視頻點(diǎn)播、在線直播、視頻會議、遠(yuǎn)程教育等互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)中的應(yīng)用總稱,它帶動(dòng)了視頻通信、視頻消費(fèi)和視頻監(jiān)控等業(yè)務(wù)的發(fā)展,并成為支撐智慧城市、智慧醫(yī)療、5G業(yè)務(wù)體系等工作的重要基礎(chǔ)。目前的流媒體服務(wù)已脫離純技術(shù)驅(qū)動(dòng)的模式,正在走向技術(shù)與服務(wù)相結(jié)合、體驗(yàn)與互動(dòng)并進(jìn)的新模式,有效準(zhǔn)確地計(jì)算用戶體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience,QoE)是明確把握用戶需求、優(yōu)化服務(wù)、提高市場競爭力的關(guān)鍵。因此,提供滿意的QoE成為流媒體服務(wù)的重要目標(biāo)。為此,本文從QoE影響因素、QoE評價(jià)、基于QoE的服務(wù)優(yōu)化三方面,利用用戶、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)的多源數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)流媒體服務(wù)的QoE計(jì)算,取得了如下成果:1.針對流媒體服務(wù)的QoE影響因素,提出了一種基于服務(wù)認(rèn)知水平的用戶偏好計(jì)算方法。該方法首先通過語言變量和三角模糊權(quán)重將模糊的用戶顯性偏好進(jìn)行量化標(biāo)準(zhǔn)化。然后基于用戶歷史數(shù)據(jù)分析,通過計(jì)算用戶的服務(wù)認(rèn)知水平來衡量顯性偏好的準(zhǔn)確性,并對顯性偏好進(jìn)行去模糊化和權(quán)重調(diào)整。進(jìn)一步提出基于粗糙集理論的潛在偏好權(quán)重提取方法,將調(diào)整后的顯性偏好權(quán)重和提取出的潛在偏好權(quán)重綜合計(jì)算,得到綜合的用戶偏好。使用兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集開展的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效克服用戶偏好的模糊性、不準(zhǔn)確性和不完備性,為QoE評價(jià)提供準(zhǔn)確的用戶個(gè)性化信息。2.針對流媒體服務(wù)的QoE評價(jià),提出了一個(gè)基于多源數(shù)據(jù)分析的流媒體服務(wù)QoE評價(jià)方法,并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)開放可視化的流媒體服務(wù)QoE綜合評價(jià)平臺。該平臺首先利用基于時(shí)空特征的分類方法來進(jìn)行視頻源分析。然后通過基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的流媒體內(nèi)容生成和流式傳輸,實(shí)現(xiàn)了流媒體自適應(yīng)研究所需的參數(shù)控制、動(dòng)態(tài)播放和數(shù)據(jù)分析。同時(shí)利用多種參數(shù)控制方法來實(shí)現(xiàn)編碼網(wǎng)絡(luò)損傷的可控可重復(fù),并提供視頻質(zhì)量的客觀評價(jià)方法和用戶體驗(yàn)的主觀評價(jià)方法。最終實(shí)現(xiàn)了視頻源層、系統(tǒng)處理層、終端用戶層的多源數(shù)據(jù)分析和流媒體服務(wù)的QoE主客觀評價(jià)。此外,基于該平臺在全球范圍內(nèi)開展了流媒體服務(wù)的QoE評價(jià)實(shí)驗(yàn)并建立了 QoE綜合數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證了所提QoE評價(jià)方法和平臺的有效性。3.針對基于QoE的服務(wù)優(yōu)化,提出一個(gè)基于QoE計(jì)算的流媒體服務(wù)自適應(yīng)方法。該方法首先結(jié)合移動(dòng)邊緣計(jì)算的分層結(jié)構(gòu)和HTTP動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流標(biāo)準(zhǔn)的文件組織結(jié)構(gòu),提出了一個(gè)基于預(yù)測窗口的時(shí)隙系統(tǒng)用于控制邊緣節(jié)點(diǎn)和流媒體質(zhì)量的動(dòng)態(tài)切換。然后提出了一個(gè)本地成本和遷移成本結(jié)合的服務(wù)成本計(jì)算方法,通過分析動(dòng)態(tài)化的用戶信息和邊緣節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)切換。最后利用實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀況預(yù)測方法和QoE計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)了流媒體質(zhì)量等級的自適應(yīng)切換。使用三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集開展的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠有效均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載同時(shí)顯著提高流媒體服務(wù)的QoE。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN919.8
【部分圖文】：

互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和普及為流媒體服務(wù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的市場動(dòng)力，逡逑流媒體服務(wù)作為極具個(gè)性化的服務(wù)手段呈現(xiàn)出前所未有的爆發(fā)力。據(jù)統(tǒng)計(jì)Ｌ邋２０１７年逡逑中國在線視頻市場規(guī)模達(dá)到８５６億元，同比增長４０％，用戶規(guī)模突破５．６億。如圖１－逡逑１所示，在移動(dòng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)帶寬和移動(dòng)邊緣計(jì)算（Ｍｏｂｉｌｅ邋Ｅｄｇｅ邋Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＭＥＣ）邋［３］逡逑的助推下，未來幾年流媒體服務(wù)行業(yè)的市場規(guī)模仍將保持較高的增長并呈現(xiàn)出跨平臺、逡逑多終端、大融合的特點(diǎn)。與此同時(shí)，流媒體用戶的付費(fèi)能力明顯提升，付費(fèi)用戶規(guī)模逡逑達(dá)到２．４８億２，占比４２．９％，流媒體服務(wù)行業(yè)保持良性發(fā)展，移動(dòng)化、精品化、定制逡逑化進(jìn)程得到持續(xù)推進(jìn)。隨著流媒體服務(wù)逐漸成為人們獲取信息的主要途徑之一，用戶逡逑對觀看體驗(yàn)的要求不斷提高，被動(dòng)接受用戶投訴的業(yè)務(wù)發(fā)展模式無法長久，需要服務(wù)逡逑提供商能夠主動(dòng)評價(jià)并預(yù)測出用戶的觀看體驗(yàn)，并在此基礎(chǔ)上對服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)現(xiàn)逡逑有效準(zhǔn)確的流媒體服務(wù)Ｑ0Ｅ計(jì)算成為服務(wù)提供商明確把握用戶需求、優(yōu)化服務(wù)并最逡逑終提高市場競爭力的關(guān)鍵。因此

ＱｏＥ貫穿了流媒體服務(wù)的整個(gè)生命周期各階段的參數(shù)控制和數(shù)據(jù)分析。逡逑由ＱｏＥ的定義可知，ＱｏＥ的影響因素主要分為三個(gè)層面：用戶層面、服務(wù)層面逡逑和環(huán)境層面［５］。如圖１－２所示，用戶層面的因素包括用戶的期望、用戶偏好、體驗(yàn)經(jīng)逡逑歷、用戶體驗(yàn)時(shí)所處的身心狀態(tài)和自身背景等。一方面用戶與服務(wù)的交互行為數(shù)據(jù)可逡逑以反映用戶對服務(wù)的期望、客戶端的緩沖水平、以及服務(wù)所處的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等，如暫停逡逑可能表示需要更多的時(shí)間緩沖視頻；降低碼率可能表示用戶對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)條件不滿意。逡逑另一方面用戶的主觀因素（如情緒）對ＱｏＥ的影響難以量化，而用戶偏好是諸多ＱｏＥ逡逑用戶層面影響因素的綜合反映，是最具代表性和實(shí)用性的因素，為了向用戶提供滿足逡逑個(gè)性化需求的流媒體服務(wù)，用戶偏好的研宄至關(guān)重要。因此，在用戶個(gè)性化分析的基逡逑礎(chǔ)上開展準(zhǔn)確的用戶偏好計(jì)算成為了研究流媒體服務(wù)ＱｏＥ計(jì)算的重要一環(huán)。逡逑服務(wù)層面的影響因素包括了網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和服務(wù)層的ＱｏＳ參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)層的參逡逑數(shù)反映網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臓顩r，如帶寬、時(shí)延、丟包率、抖動(dòng)等。應(yīng)用層的參數(shù)反映沒有經(jīng)逡逑過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆⻊?wù)性能，如編解碼類型、起始時(shí)延、再緩沖時(shí)延等。服務(wù)層的參數(shù)確逡逑３逡逑

以上研究成果構(gòu)成了所提出的“流媒體服務(wù)的ＱｏＥ計(jì)算方法研究”。逡逑１．４論文組織結(jié)構(gòu)逡逑本文對流媒體服務(wù)的ＱｏＥ計(jì)算進(jìn)行了深入研宄，組織結(jié)構(gòu)如圖１－３所示。其余逡逑部分的組織結(jié)構(gòu)如下：逡逑第二章，相關(guān)研究綜述。本章圍繞流媒體服務(wù)的ＱｏＥ對與本文密切相關(guān)的研宄逡逑成果按類別進(jìn)行了總結(jié)，并分析了當(dāng)前研究的局限及挑戰(zhàn)。邐．逡逑第三章，基于服務(wù)認(rèn)知水平的用戶偏好計(jì)算。本章首先介紹了基于語言變量和三逡逑角模糊權(quán)重的用戶顯性偏好量化方法。然后提出了一種基于歷史數(shù)據(jù)分析的服務(wù)認(rèn)知逡逑水平計(jì)算方法。最后彳艮據(jù)調(diào)整后的顯性用戶偏好和提取出的潛在用戶偏好，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確逡逑的綜合用戶偏好計(jì)算。為了驗(yàn)證本章所提方法的性能，使用兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集與其它三逡逑種用戶偏好計(jì)算方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，給出了實(shí)驗(yàn)設(shè)置、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和參數(shù)分析。逡逑最后總結(jié)了本章的研究內(nèi)容。逡逑第四章，基于多源數(shù)據(jù)分析的流媒體服務(wù)ＱｏＥ評價(jià)。本章提出了一個(gè)基于多源逡逑數(shù)據(jù)分析的ＱｏＥ主客觀評價(jià)方法。首先闡述了研究動(dòng)機(jī)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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本文編號：2821413