移动互联网业务QoE评价体系构建与实证研究

本研究论文《人工智能-机器学习-移动互联网业务QoE研究.pdf》聚焦于移动互联网业务的质量体验（Quality of Experience, QoE）评估，这是在当前竞争激烈的市场环境中，确保用户满意度和业务成功的关键要素。作者主要探讨了以下几个核心知识点： 1. **移动互联网业务QoE研究背景**： 随着移动互联网的迅速发展，用户对于服务质量和体验的期望不断提高。传统的被动式服务模式已经无法满足需求，要求网络运营商、设备制造商和开发者能够实时了解并优化QoE，以提升用户体验，从而在市场中脱颖而出。 2. **QoE评价模型的现状与挑战**： 论文首先概述了当前QoE评价模型的研究现状，指出存在的问题，如模型的适用性差异。通过对多种QoE模型的对比分析，作者揭示了各模型在实际应用中的优缺点。 3. **移动互联网业务QoE模型构建**： 在深入理解移动互联网生态系统参与者的基础上，论文提出了一种新的QoE模型，它将QoE分解为QoS（服务质量）、QoT（感知质量）和QoD（业务特性或设计质量）。这强调了QoE的多维度考量。 4. **AHP算法和KPI转换算法**： 为了量化评估，论文利用了层次分析法（AHP）建立移动互联网业务QoE评价方法，并针对KPI（关键绩效指标）量纲不一致的问题，提出了KCM（KPI值转换算法），使得评估更具标准化。 5. **系统实现与验证**： 作者开发了一个基于LAMP框架的QoE评价软件，详细阐述了软件架构、设计细节和数据库设计，以及软件界面展示。通过实际测试，该软件对移动即时通信业务和移动视频业务的QoE进行了评价，验证了所提模型的有效性。 6. **关键词与学术贡献**： 关键词“移动互联网QoE”、“QoS”、“QoT”和“QoD”突出了论文的核心研究内容。北京邮电大学的硕士研究生学位论文，该研究不仅提供了理论框架，也为实际操作提供了实用工具。 这篇论文通过结合移动互联网业务特点，构建了全面的QoE评价体系，并通过实际案例验证了其价值，对于提升移动互联网服务质量及用户体验具有重要的实践指导意义。