QoE对于研究短视频传输调度算法的意义是什么

QoE（Quality of Experience）是指用户主观感受到的视频质量，它考虑到视频的各种因素，如清晰度、卡顿、延迟等。对于研究短视频传输调度算法而言，QoE具有重要的意义，因为传输调度算法的目标就是要提高用户的体验感受。

研究短视频传输调度算法，需要考虑到网络带宽、视频压缩、网络拥塞等多个因素，这些因素会直接影响到用户的QoE。因此，研究者需要在保证视频传输质量的基础上，尽可能地提高用户的QoE。

通过对QoE的研究，可以确定用户最关注的因素，进而针对这些因素制定相应的传输调度算法，以提高用户体验感受。同时，QoE也可以作为评估算法性能的重要指标，帮助研究者对不同的算法进行比较和评估，从而不断优化算法的性能，提高用户的QoE。

相关问题

短视频传输调度算法的国内外研究现状

短视频传输调度算法是指在短视频传输过程中，通过合理的调度算法来优化视频传输质量，提高用户体验的一种技术。目前国内外对于短视频传输调度算法的研究已经取得了一定的进展。

国外研究现状：

1. 基于DASH的传输调度算法：DASH（Dynamic Adaptive Streaming over HTTP）是一种基于HTTP的流媒体传输技术，现在已经成为了网络视频传输的主流技术之一，许多国外学者在该技术基础上，提出了基于DASH的短视频传输调度算法，例如T. Taleb等人提出的基于QoE的DASH调度算法，该算法能够根据用户的QoE反馈信息，自适应地调整视频码率，以提高用户观看体验。

2. 基于深度学习的传输调度算法：随着深度学习技术的不断发展，越来越多的学者开始将其应用于短视频传输调度算法中，例如J. Zhang等人提出的基于深度强化学习的短视频传输调度算法，该算法能够根据视频传输的实时情况，动态地调整码率和缓存策略，以提高用户的观看体验。

国内研究现状：

1. 基于QoE的传输调度算法：国内学者也在短视频传输调度算法方面取得了一定的成果，例如王琪等人提出的基于QoE的短视频传输调度算法，该算法能够根据用户的QoE反馈信息，实时地调整视频码率和缓存策略，以提高用户的观看体验。

2. 基于机器学习的传输调度算法：国内学者也开始将机器学习技术应用于短视频传输调度算法中，例如张斌等人提出的基于机器学习的短视频传输调度算法，该算法能够根据视频传输的实时情况，动态地调整码率和缓存策略，以提高用户的观看体验。

总体来说，国内外对于短视频传输调度算法的研究还处于不断发展的阶段，未来还有很大的研究空间和发展潜力。