HTTP自适应流中基于MOS的早期QoE恶化检测策略优化

本篇论文深入探讨了在HTTP自适应流（HAS）中，平均意见得分（MOS）作为衡量用户体验质量（QoE）的关键指标的重要性。相较于传统的视频速率（请求比特率），MOS能够更全面地反映用户在视频播放过程中的满意度，这对于QoE管理至关重要。为了实现对QoE的精细化控制和最大化，作者提出了一种新的监测策略，即设定最佳的监控间隔，该间隔被定义为视频块的持续时间。 商业HAS播放器的多样性使得选择合适的监控频率成为一个挑战。文章通过对比不同间隔值，特别是针对视频速率恶化的比率，确定了这一最佳监控间隔。这种方法旨在尽早识别QoE的下降趋势，从而及时采取措施防止视频速率进一步恶化，从而减少缓冲期间的视频速率下降（约10%）以及在稳态情况下视频速率下降（约40%）的可能性。 此外，论文还对比了基于MOS的QoE监测方法与基于视频速率的传统监测方法。实验结果显示，采用最佳监控间隔的MOS监控策略不仅能够提高服务质量，而且平均CPU负载较低，大约为11.45%。这意味着这种监控方法在保持用户流畅体验的同时，对系统资源的占用也相对较少。 这项研究为服务管理者提供了一个实用的工具，通过优化监控策略，可以在不增加过多系统负担的情况下，有效提升用户的QoE，这对于现代视频流媒体服务来说具有显著的实际价值。这篇发表在《计算机与通信》期刊上的论文，其研究成果对于理解和改进HAS系统的性能优化具有重要的理论和实践意义。