A Novel Online QoE Prediction Model Based on Multiclass Incremental Support Vector Machine
Notice bibliographique
Résumé
Satisfying the user it's a primary goal to reach by telecom operators. Therefore, Quality of Experience (QoE), which is the measure of the user-perceived quality of a received service, has become a pivotal topic in the academic research. Generally, an efficient QoE model should be able to handle dynamic environments with large scale data, in order to continuously acquire feedback from the user, and then provide a real-time and accurate description of his perception. This paper proposes a novel online QoE estimation model, which is able to classify user perception toward video streaming service, using incremental multiclass SVM (multiclass-iSVM). The proposed online QoE model investigates the effectiveness of incremental learning, in order to handle large scale dynamic data and to improve prediction accuracy of QoE. In fact, it uses the mathematical properties of SVM and updates its unknown weights, as well as, the classification results incrementally, as new observations are considered. Comparative evaluation of the proposed multiclass iSVM-based QoE model is performed to show its superiority over relevant batch learning based models, in terms of QoE prediction accuracy and computational complexity. In particular, this model has achieved the highest classification rate of 89%, starting with only 10% of the dataset at the beginning of the incremental process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».