互联网视频用户体验质量评估模型的研究与实现

作     者：张玉冉 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：程时端

授予年度：2015年

学科分类：08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 

主      题：互联网视频 用户体验质量 质量评估模型 模糊决策树 

摘      要：近年来,我国互联网视频产业发展迅速,互联网视频业务已经成为国内互联网行业不可或缺的重要业务之一。随着互联网视频用户规模的不断扩大,用户在期待丰富全面的视频内容的同时,对视频质量的要求也越来越高。如今,国内提供视频服务的网站众多,知名视频网站也不在少数,互联网视频行业竞争越来越激烈。当多家视频网站同时拥有用户喜爱的视频资源时,能否确保良好的用户体验,就成为决定用户去留的关键因素。因此,越来越多的视频服务运营商开始关注互联网视频用户体验质量的问题。然而,现今的互联网视频新媒体业务在系统架构、用户访问模式和性能要求等方面与传统视频服务差别较大。由于缺少对新形势下用户行为规律的深刻认识,亦没有规范合理的服务质量评估方法,视频服务运营商们有时花费了大量人力和物力进行系统和平台的管理与优化,用户的规模和活跃度却未见明显提高。国外虽然有一些互联网视频用户体验质量方面的研究成果,但是,考虑到国内外文化背景、视频产业环境和用户行为模式的差异,国外的研究成果只能作为借鉴。因此,建立一套完善的国内互联网视频业务用户体验质量评估方法仍然是非常必要的。本文以国内大型视频网站CNTV的真实用户访问数据为研究对象,提出了一种基于模糊决策树的互联网视频用户体验质量评估模型的建立方法。由于收集到的原始数据是半结构化的文本数据,为了便于进一步的数据分析,本文首先通过一系列步骤对原始数据集合进行了预处理,并利用数据记录中的IP地址和用户代理字段信息推测用户所在地区和采用的访问设备类型,最终得到包含视频节目信息、用户信息和会话信息的结构化的视频会话记录集合。在此基础上,本文运用数学方法对该集合进行统计分析并发现了一些规律性的数据特征,如:单个视频质量指标值的分布相对集中,且与用户观看率之间的相关度较低等。这些发现为下一步的建模工作提供了指导。最后,本文将所要建立的互联网视频用户体验质量评估模型视为一个分类模型,针对视频质量指标和用户参与度指标取值的连续性,采用基于分类模糊度的模糊决策树算法进行建模,并通过对比实验的方法,验证了该模型的准确性和有效性以及视频内容等混杂因素对模型性能的影响。