[发明专利]一种非干扰式的移动视频用户体验质量指标建模方法有效

专利信息
申请号: 201711077314.1 申请日: 2017-11-06
公开(公告)号: CN107888579B 公开(公告)日: 2020-06-09
发明(设计)人: 陈大庆;卜佳俊;杨剑青;高艺;董玮;宋心怡 申请(专利权)人: 浙江大学;中移(杭州)信息技术有限公司
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06
代理公司: 杭州天正专利事务所有限公司 33201 代理人: 王兵;黄美娟
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 干扰 移动 视频 用户 体验 质量指标 建模 方法
【权利要求书】:

1.一种非干扰式的移动视频用户体验质量指标建模方法,包括以下步骤:

(1)在移动端点击播放HPD模式的视频和HLS模式的视频,在视频流量记录模块中记录这些视频的流量信息,同时在视频卡顿状况记录模块中记录视频的卡顿状况;

(2)训练用于视频模式分类的模型,包括:

21)对每一个视频,在视频传输模式标记模块中对其传输模式进行标记;

22)在每个视频的流量信息中记录下前3条流的平均开始时间间隔、所有流的平均开始时间间隔、视频块数与流数的比值;

23)使用每个视频在21)中的类别和在22)中的特征进行机器学习,训练出可以用于分类的模型;

(3)对每一种传输模式的视频,训练用于评价视频用户体验质量指标——卡顿情况的模型,包括:

31)在视频卡顿状况类别真实值分析模块中获得每个视频卡顿状况的类别真实值;

32)在用户体验质量指标分类特征提取模块中提取每个视频的流量信息中有用的网络特征,并使用统计特征对其进行扩展;

33)使用每个视频在31)中的类别和在32)中的特征进行特征选择;

34)使用每个视频在31)中的类别和在33)中的特征进行机器学习,训练出可以用于评价的模型;

(4)对每一种传输模式的视频,训练用于评价视频用户体验质量指标——清晰度情况的模型,包括:

41)在视频清晰度类别真实值提取模块中获得每个视频清晰度的类别真实值;

42)在用户体验质量指标分类特征提取模块中提取每个视频的流量信息中有用的网络特征,并使用统计特征对其进行扩展;

43)使用每个视频在41)中的类别和在42)中的特征进行特征选择;

44)使用每个视频在41)中的类别和在43)中的特征进行机器学习,训练出可以用于评价的模型。

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