用户体验质量(QoE)模型与评价方法研究

"这篇综述文章探讨了用户体验质量（QoE）的模型与评价方法，重点关注了韦伯-费希纳定律在心理学评价方法中的应用。文章提到了QoE评价模型的建立过程，包括选择评价指标、收集数据、构建判别函数并验证其准确性。同时，还介绍了QoE的验证方法，如自身验证、外部数据验证和样本二分法等。此外，文章深入讨论了韦伯-费希纳定律，这是心理学领域的一个基本原理，用于描述物理刺激与感知强度的关系，特别适用于中等强度的刺激。该定律指出，感知到的变化与物理刺激变化之间存在一个常数比例关系。文章以视频流媒体服务为例，提出了基于隐马尔可夫模型的QoE模型，并建立随机模型进行评价，对未来的研究方向给出了展望。" 本文详细介绍了QoE（Quality of Experience）的评价模型及其验证方法。首先，建立QoE模型的过程涉及选取评价指标，通过收集训练样本构建判别函数，并进行验证分析以确保模型的可靠性。QoE模型的验证通常采用自身验证、外部数据验证等手段，以确保模型的稳定性和通用性。 然后，文章深入探讨了基于心理学的评价方法，特别是韦伯-费希纳定律。该定律由费希纳在韦伯的研究基础上提出，描述了物理刺激程度与人的感知强度之间的对数关系。以最小可觉差理论为基础，当物理刺激变化超过一定比例时，人们才能感知到变化。这一比例常数在不同场景下表现出一定的普遍性，对于理解和评估QoE有重要价值。 接着，文章举例说明了韦伯-费希纳定律的应用，如重量感知实验，当物体重量增加约3%时，人们能感觉到变化。这揭示了在感知过程中，人们对于中等强度刺激的感知往往是基于相对而非绝对的改变。 此外，作者以视频流媒体服务为背景，提出了基于隐马尔可夫模型的QoE模型，这有助于更精确地模拟用户在观看过程中的体验变化。同时，他们利用随机模型来评估服务质量，为QoE的研究提供了新的视角。 QoE的评价方法不仅涵盖统计学和心理学的方法，还涉及到人工智能模型的运用。通过对这些模型的深入研究和应用，可以更好地理解用户的需求，提升服务质量，满足日益增长的用户体验要求。未来的研究将可能探索更多元化的评价方法和技术，以适应不断发展的信息服务领域。