論文の概要: Machine Learning-Driven Open-Source Framework for Assessing QoE in Multimedia Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08564v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 07:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 22:52:03.570241
• Title: Machine Learning-Driven Open-Source Framework for Assessing QoE in Multimedia Networks
• Title（参考訳）: マルチメディアネットワークにおけるQoE評価のための機械学習駆動オープンソースフレームワーク
• Authors: Parsa Hassani Shariat Panahi, Amir Hossein Jalilvand, Abolfazl Diyanat,
• Abstract要約: サービスプロバイダは、ユーザの満足度を確保するために、サービスの品質とエクスペリエンスの質(QoE)の高水準を維持しなければなりません。 サービス品質に対するユーザの満足度を反映したQoEは、マルチメディアサービスにとって重要な指標です。 本稿では,マルチメディアネットワークにおけるQoEを客観的に評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18749305679160366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet is integral to modern life, influencing communication, business, and lifestyles globally. As dependence on Internet services grows, the demand for high-quality service delivery increases. Service providers must maintain high standards of quality of service and quality of experience (QoE) to ensure user satisfaction. QoE, which reflects user satisfaction with service quality, is a key metric for multimedia services, yet it is challenging to measure due to its subjective nature and the complexities of real-time feedback. This paper introduces a machine learning-based framework for objectively assessing QoE in multimedia networks. The open-source framework complies with the ITU-T P.1203 standard. It automates data collection and user satisfaction prediction using key network parameters such as delay, jitter, packet loss, bitrate, and throughput. Using a dataset of over 20,000 records from various network conditions, the Random Forest model predicts the mean opinion score with 95.8% accuracy. Our framework addresses the limitations of existing QoE models by integrating real-time data collection, machine learning predictions, and adherence to international standards. This approach enhances QoE evaluation accuracy and allows dynamic network resource management, optimizing performance and cost-efficiency. Its open-source nature encourages adaptation and extension for various multimedia services. The findings significantly affect the telecommunications industry in managing and optimizing multimedia services. The network centric QoE prediction of the framework offers a scalable solution to improve user satisfaction without the need for content-specific data. Future enhancements could include advanced machine learning models and broader applicability to digital services. This research contributes a practical, standardized tool for QoE assessment across diverse networks and platforms.
• Abstract（参考訳）: インターネットは現代の生活に不可欠なものであり、コミュニケーション、ビジネス、ライフスタイルに影響を与えている。 インターネットサービスへの依存が高まるにつれ、高品質なサービス提供の需要が高まっている。 サービスプロバイダは、ユーザの満足度を確保するために、サービスの品質とエクスペリエンスの質(QoE)の高水準を維持しなければなりません。 サービス品質に対するユーザの満足度を反映したQoEは、マルチメディアサービスにとって重要な指標であるが、その主観的性質とリアルタイムフィードバックの複雑さのために測定することは困難である。 本稿では,マルチメディアネットワークにおけるQoEを客観的に評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。 オープンソースフレームワークはITU-T P.1203標準に準拠している。 遅延、ジッタ、パケット損失、ビットレート、スループットといった重要なネットワークパラメータを使用して、データ収集とユーザの満足度予測を自動化する。 様々なネットワーク条件から2万以上のデータセットを用いて、ランダムフォレストモデルは平均スコアスコアを95.8%の精度で予測する。 我々のフレームワークは、リアルタイムデータ収集、機械学習予測、国際標準への準拠を統合することで、既存のQoEモデルの限界に対処する。 このアプローチはQoE評価の精度を高め、動的ネットワークリソース管理を可能にし、性能とコスト効率を最適化する。 オープンソースの性質は、様々なマルチメディアサービスの適応と拡張を促進する。 この結果は、マルチメディアサービスの管理と最適化において、電気通信産業に大きな影響を及ぼす。 このフレームワークのネットワーク中心のQoE予測は、コンテンツ固有のデータを必要としない、ユーザ満足度を改善するスケーラブルなソリューションを提供する。 今後の拡張には、高度な機械学習モデルと、デジタルサービスへの広範な適用性が含まれる。 本研究は,多種多様なネットワークおよびプラットフォームを対象としたQoE評価のための,実用的で標準化されたツールを提供する。

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