【摘 要】
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随着网络技术的发展,视频流媒体作为主要的互联网应用之一,其网络流量占比仍在逐年增加。同时,各种以视频为核心的服务得到广泛应用,例如点播视频、直播视频、短视频和视频会议。在视频流传输中,高质量的用户体验可以显著提高用户粘性,因此保障高质量用户体验的需求越来越受到关注。为了保障视频传输的用户体验质量,现有工作基于自适应视频流提出了自适应码率传输算法,即根据网络条件动态地选择合适码率的视频块,以最大化目
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随着网络技术的发展,视频流媒体作为主要的互联网应用之一,其网络流量占比仍在逐年增加。同时,各种以视频为核心的服务得到广泛应用,例如点播视频、直播视频、短视频和视频会议。在视频流传输中,高质量的用户体验可以显著提高用户粘性,因此保障高质量用户体验的需求越来越受到关注。为了保障视频传输的用户体验质量,现有工作基于自适应视频流提出了自适应码率传输算法,即根据网络条件动态地选择合适码率的视频块,以最大化目标用户体验。 目前对自适应视频流的用户体验改善的核心手段为设计和结合用户体验量化函数与自适应码率算法。已有工作对自适应码率视频下的用户体验提供了有效的改善手段,但仍存在用户体验量化函数参数设置不精确、定义单一以及自适应码率算法在蜂窝网络下带宽预测精度低的问题。这些问题在真实环境中会导致传输算法难以选择合适的视频码率,从而难以匹配实际用户体验需要和网络条件变化。 本文分别针对用户体验建模与量化、自适应码率算法两方面开展了以下三个具体场景的研究工作。包括:（1）提高整体用户的共性体验。通过对爱奇艺视频平台观看数据的收集、分析,挖掘视频播放质量指标之间的相关性和影响,同时利用回归技术建立高精度的用户体验（粘性）模型,最终利用模型中视频质量指标的边际影响重新定义线性用户体验函数,并用于线上传输算法;（2）进一步提高个性化的用户体验。针对实际用户的差异性,提出参数化的用户体验多样性模型,并提供用户可根据偏好自主调节的接口,设计满足用户体验多样性的传输算法;（3）提高移动视频用户的观看体验。通过对真实环境蜂窝网络带宽轨迹的测量、分析,发现环境相关的带宽变化马尔可夫性,并利用该特性建立环境识别模型、设计在线带宽预测算法,改善移动视频下的带宽预测精度和用户体验。 基于真实视频播放平台和网络带宽轨迹数据,本文对提出的每个研究工作都做出了大量的实验,同时补充了线上主观实验以更好地评估模型和算法。实验结果显示,本文提出的（1）用户体验模型更准确地刻画了真实用户的视频观看体验,提高单日平均2.8分钟（3.4%）的用户观看时长;（2）传输算法能够对用户体验多样性做出有效自适应,相比现有视频传输方法提高3%-7%的用户体验;（3）基于马尔可夫特性的移动蜂窝网络带宽预测方法相比已有方法提高了20%-25%的预测精度,以及11%-20%的整体用户体验。
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