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题名基于QoS-QoE预测的传输瓶颈定位
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作者
马心宇
李彤
曹景堃
吴波
孙永谦
赵乙
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机构
中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室
中国人民大学信息学院
腾讯科技有限公司
南开大学软件学院
北京理工大学网络空间安全学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期1989-1996,共8页
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基金
国家自然科学基金(62202473,62302244)
中国人民大学建设世界一流大学(学科)基金
腾讯基础平台技术犀牛鸟专项研究计划。
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文摘
在实时音视频传输中,QoS指标反映服务端可感知的网络情况,QoE指标直接体现用户侧对视频业务的满意程度,尽管QoE指标是服务提供商更为关注的指标,但是由于接口适配和用户隐私保护等问题,云服务提供商往往不能实时获得QoE数据,因此无法及时对可能发生的QoE异常进行预测并采取优化措施。由于QoS-QoE存在一定映射关系,提出一种基于服务端的QoS指标实现对QoE指标进行瓶颈检测的模型,可以减少运维人员定位的工作量,提高网络优化效率。模型使用不平衡决策树进行QoS-QoE预测,实现QoE异常检测。使用LSTM回归模型进行因果分析,实现瓶颈定位。实验表明该模型对QoE异常检测有较高准确率,并且可以发掘传输过程中对传输结果影响较大的QoS指标。
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关键词
QoS-QoE
异常检测
因果分析
实时通信
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Keywords
QoS-QoE
anomaly detection
causal analysis
real-time communication
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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