一种基于数据挖掘的IPTV QoE评价方法 .ppt

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1、2016年10月一种基于数据挖掘的IPTVQoE评价方法报告人：李良2目录1问题和背景2IPTVQoE关键指标选择3IPTVQoE评价模型4实验验证31问题和背景3电信、移动、广电等运营商均基于宽带IP（InternetProtocol，网际网协议）网开展了大规模IPTV业务大面积IPTV质量投诉，用户对IPTV的服务质量满意度下降，宽带运营商难以先于用户投诉发现IPTV质量劣化现象，难以预警投诉并提前处置IPTV业务在日常运行中，积累了海量的指标数据难以发挥应有价值。需要获取每个IPTV客户在使用业务过程中感受到的质量（感知

2、质量，Qualityofexperience,QoE），以实现投诉预防、预检预修。需要有效的IPTVQoE计算方法研究对象和问题1问题和背景QoE评价方法基于数据挖掘的评价方法传统评价方法完全参考评价部分参考评价无参考评价QoE指标选取分析QoE评价模型因子分析法主成分分析法相关性分析法回归分析法AHP层次分析法）5目录1问题和背景2IPTVQoE关键指标选择3IPTVQoE评价模型4实验验证62IPTVQoE关键指标选择6IPTV原始指标指标分类指标集合视频编码比特率、帧率、视频压缩率、容错能力、复杂度、分辨率服务平台最大并

3、发数、平均响应时间承载网丢包率、抖动、时延、掉线率、连通率终端CPU利用率、内存利用率业务延迟因素DF、媒体丢包速率MLR72IPTVQoE关键指标选择7步骤一：首先采用因子分析法来对指标变量进行分析，也就是对这些指标变量进行KMO检验，KMO检验的目的是判断是否有必要对这些指标变量进行因子分析。丢包率抖动时延掉线率丢包率1.0000.1020.0140.124抖动0.1021.0000.2100.301时延0.0140.2101.0000.140掉线率0.1240.3010.1401.000IPTV承载网络QoE参数的KMO

4、值为0.83IPTV视频QoE参数的KMO值为0.78用户终端性能QoE参数的KMO为0.802IPTVQoE关键指标选择步骤二：采用主成分分析法对这些指标集进行降维，使原本存在相关性的指标变成不存在相关性的指标，从而降低指标数目。主成分分析（Principalcomponentsanalysis,PCA）主成分特征值方差贡献率累积贡献率13.7350.51330.513321.1740.16130.674631.2130.16670.8412选取前三个主成分的累积贡献率达到84.12%，而两个主成分的累积贡献率只有67.46

5、%，所以选择前三个主成分2IPTVQoE关键指标选择步骤二：采用主成分分析法对这些指标集进行降维，使原本存在相关性的指标变成不存在相关性的指标，从而降低指标数目。第一主成分第二主成分第三主成分指标第一特征向量指标第二特征向量指标第三特征向量丢包率3.363抖动4.012时延3.102抖动1.012时延1.109掉线率1.054时延1.132丢包率-1.018抖动-1.065掉线率-0.076掉线率-0.182丢包率-0.168所以得到影响第一主成分的指标为丢包率，影响第二主成分的指标为抖动，影响第三主成分的指标为时延，最后得到

6、影响IPTV承载网络QoE参数的指标为丢包率、抖动和时延。同理可获得其他类型的主成分指标2IPTVQoE关键指标选择步骤三：通过步骤二得到了三类指标里所有的关键指标，但这些指标还不一定能完全反映用户体验质量QoE，因为还不确定这些指标对QoE是否有影响。继续采用Pearson相关系数来对这些指标与QoE之间的关系进行分析，以确定这些指标是否为是影响QoE的关键指标。MOS丢包率抖动时延MOS1.000-0.623-0.767-0.698丢包率-0.6231.0000.2280.070抖动-0.7670.2281.0000.48

7、0时延-0.6980.0700.4801.000MOS值为通过大量电话回访获得的用户主观评分结果，取值范围0-5，代表了IPTV用户的真实感受，作为对IPTV指标的相关性检验依据。根据pearson相关系数与相关性的关系，可以看出IPTV承载网络中各指标与MOS值之间是显著相关，而各指标之间是低相关或者中等相关，说明降维后得到的指标是符合要求的11目录1问题和背景2IPTVQoE关键指标选择3IPTVQoE评价模型4实验验证123IPTVQoE评价模型12SMOS为希望获得的IPTVQoE值，值的范围是0到5之间的实数；mos

8、(u)为用户终端性能QoE参数的体验质量拟合后的评价值，值的范围是0到1之间的实数；而MOS(N,V)是对IPTV视频QoE参数和IPTV承载网络QoE参数的体验质量进行拟合后得到的评价值，值的范围是0到5之间的实数。3IPTVQoE评价模型明确回归方程中哪些是自变量与因变量