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以用户QoE预测值为奖励的视频自适应比特率算法
被引量：
2
1
作者
叶进
肖庆宇
+2 位作者
陈梓晗
陈贵豪
李陶深
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期236-242,共7页
该文提出了一种基于深度学习的用户体验质量预测网络(UQPN),通过当前视频播放状态预测当前用户的QoE并进行建模,旨在采用UQPN替代以往方法的奖励函数,使得生成的自适应比特率算法做出更符合用户需求的比特率决策。实验证明与已有的奖励...
该文提出了一种基于深度学习的用户体验质量预测网络(UQPN),通过当前视频播放状态预测当前用户的QoE并进行建模,旨在采用UQPN替代以往方法的奖励函数,使得生成的自适应比特率算法做出更符合用户需求的比特率决策。实验证明与已有的奖励函数相比,UQPN的预测与真实QoE的相关系数更高,以该网络作为强化学习奖励得到的算法能够将用户体验质量提高20%。
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关键词
自适应比特率算法
用户体验质量
强化学习
奖励
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题名
以用户QoE预测值为奖励的视频自适应比特率算法
被引量：
2
1
作者
叶进
肖庆宇
陈梓晗
陈贵豪
李陶深
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期236-242,共7页
基金
国家自然科学基金(61762030,61872387)
广西自然科学基金(2018JJA70209)。
文摘
该文提出了一种基于深度学习的用户体验质量预测网络(UQPN),通过当前视频播放状态预测当前用户的QoE并进行建模,旨在采用UQPN替代以往方法的奖励函数,使得生成的自适应比特率算法做出更符合用户需求的比特率决策。实验证明与已有的奖励函数相比,UQPN的预测与真实QoE的相关系数更高,以该网络作为强化学习奖励得到的算法能够将用户体验质量提高20%。
关键词
自适应比特率算法
用户体验质量
强化学习
奖励
Keywords
adaptive bitrate algorithm
quality of experience
reinforcement learning
reward
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
以用户QoE预测值为奖励的视频自适应比特率算法
叶进
肖庆宇
陈梓晗
陈贵豪
李陶深
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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