論文の概要: Generative QoE Modeling: A Lightweight Approach for Telecom Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21353v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 06:19:37 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-05-02 16:06:52.148484
• Title: Generative QoE Modeling: A Lightweight Approach for Telecom Networks
• Title（参考訳）: ジェネレーティブQoEモデリング:テレコムネットワークにおける軽量アプローチ
• Authors: Vinti Nayar, Kanica Sachdev, Brejesh Lall,
• Abstract要約: 本研究では,計算効率,解釈可能性,予測精度のバランスをとる軽量な生成モデリングフレームワークを提案する。 ベクトル量子化(VQ)を前処理技術として用いることにより、連続的なネットワーク機能は事実上離散的な分類記号に変換される。 このVQ-HMMパイプラインは、新しい未知のデータに対する確率的推論をサポートしながら、動的QoEパターンをキャプチャするモデルの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.473372512447993
• License:
• Abstract: Quality of Experience (QoE) prediction plays a crucial role in optimizing resource management and enhancing user satisfaction across both telecommunication and OTT services. While recent advances predominantly rely on deep learning models, this study introduces a lightweight generative modeling framework that balances computational efficiency, interpretability, and predictive accuracy. By validating the use of Vector Quantization (VQ) as a preprocessing technique, continuous network features are effectively transformed into discrete categorical symbols, enabling integration with a Hidden Markov Model (HMM) for temporal sequence modeling. This VQ-HMM pipeline enhances the model's capacity to capture dynamic QoE patterns while supporting probabilistic inference on new and unseen data. Experimental results on publicly available time-series datasets incorporating both objective indicators and subjective QoE scores demonstrate the viability of this approach in real-time and resource-constrained environments, where inference latency is also critical. The framework offers a scalable alternative to complex deep learning methods, particularly in scenarios with limited computational resources or where latency constraints are critical.
• Abstract（参考訳）: 品質・オブ・エクスペリエンス(QoE)予測は、資源管理の最適化と、通信サービスとOTTサービスの両方におけるユーザの満足度向上に重要な役割を果たしている。 近年の進歩はディープラーニングモデルに大きく依存しているが,本研究では,計算効率,解釈可能性,予測精度のバランスをとる軽量な生成モデリングフレームワークを導入する。 ベクトル量子化(VQ)を前処理技術として用いることにより、連続的なネットワーク機能は事実上離散的な分類記号に変換され、時間的シーケンスモデリングのための隠れマルコフモデル(HMM)との統合が可能となる。 このVQ-HMMパイプラインは、新しい未知のデータに対する確率的推論をサポートしながら、動的QoEパターンをキャプチャするモデルの能力を高める。 客観的指標と主観的QoEスコアの両方を取り入れた公開時系列データセットの実験結果は、推論遅延が重要となるリアルタイムおよびリソース制約環境におけるこのアプローチの可能性を実証している。 このフレームワークは複雑なディープラーニング手法に代わるスケーラブルな代替手段を提供する。

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