基于层次分析和机器学习算法的移动视频端到端定界方法.pdf

【移动视频端到端定界方法】是一种针对移动视频服务质量评估和问题诊断的技术，它结合了层次分析和机器学习算法，旨在提高问题定位的效率和准确性。这种方法的关键在于利用大量用户级别的信令数据，通过二次识别来筛选出纯视频流量记录，并结合无线网络指标、用户套餐流量、投诉信息以及LTE测试数据等多维度信息，构建问题定界模型。 在4G网络环境中，视频业务流程涉及多个网络节点，包括E-UTRAN、EPC（MME、S-GW、P-GW等）。当视频数据从内容提供商通过网络传输至用户终端时，可能出现的任何网络问题都可能影响用户体验，如卡顿、花屏等。传统的上网问题定界方法主要依赖于深度报文检测，但对视频业务的感知指标如播放流畅度等无法有效获取，效率较低，不适应移动视频的复杂情况。 为了解决这一问题，文章提出了基于人工智能的定位方法。通过层次分析（AHP）来构建问题的多层次结构，将各个影响因素进行权重分配，这有助于理解不同因素对视频体验的影响程度。接着，运用机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，对收集到的大量数据进行预处理（包括数据清洗、归一化、特征选择等），训练出能够识别和预测视频问题的模型。模型的性能通过不断的数据验证和调整得到优化，以确保其在实际应用中的精度。 该方法的优势在于，它能实现微观、细致、大规模的分析，提供对移动视频质量的全面评估，从而快速定位问题所在，缩短问题解决时间。对于运营商来说，这意味着可以更快地响应用户投诉，提高客户满意度，并降低运营成本。同时，这种方法对人员技能的要求相对较低，更易于推广实施。 总结而言，"基于层次分析和机器学习算法的移动视频端到端定界方法"是一种创新的解决方案，它利用现代数据分析工具和理论，解决了4G网络中视频业务体验问题定位的难题，为未来5G等更高带宽需求的网络环境提供了借鉴。通过这种方法，运营商能够更加有效地管理和优化移动视频服务，提升用户的视频观看体验。