一種移動流媒體用戶體驗質(zhì)量QoE修正方法和服務(wù)器的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及無線網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域的用戶體驗質(zhì)量的評價和管理，尤其涉及一種移動 流媒體用戶體驗質(zhì)量QoE修正的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著移動通信技術(shù)的不斷發(fā)展，移動流媒體業(yè)務(wù)的需求呈爆炸式地增長，其性能 評估的重要性也日益突出。
[0003] 用戶體驗質(zhì)量（Quality of Experience, QoE)是用戶端到端的概念，它是從用 戶的角度來衡量業(yè)務(wù)的優(yōu)劣，是用戶對當前網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)質(zhì)量及性能的綜合主觀感受。HTTP Streaming技術(shù)的發(fā)展是為了提升用戶的業(yè)務(wù)體驗，因此，用戶體驗質(zhì)量（QoE)是衡量HTTP 流媒體業(yè)務(wù)性能的核心指標。
[0004] 基于HTTP協(xié)議的流媒體服務(wù)不同于傳統(tǒng)基于UDP協(xié)議的流媒體服務(wù)。由于底層 使用了可靠的TCP協(xié)議，視頻質(zhì)量下降的原因主要在于重傳的包到達太遲造成的視頻需要 填充空緩沖區(qū)，因此影響基于HTTP協(xié)議的視頻服務(wù)性能的網(wǎng)絡(luò)層因素主要是時延、丟包以 及網(wǎng)絡(luò)帶寬，應(yīng)用層因素主要是初始緩沖與再緩沖等時間因素。目前，評價移動流媒體業(yè)務(wù) 的用戶體驗質(zhì)量有主觀以及客觀兩種方法：
[0005] (1)主觀質(zhì)量評價，即參與測試的人員對進行測試的受損視頻片段進行打分，主觀 評價視頻質(zhì)量以此來評價業(yè)務(wù)質(zhì)量的好壞，典型的包括單刺激連續(xù)質(zhì)量評價方法（Single Stimulus Continuous Quality Evaluation, SSCQE)、雙刺激連續(xù)質(zhì)量標度方法（the Double-Stimulus Continuous Quality-Scale method, DSCQS)以及雙刺激損傷標度方法 (the Double Stimulus Impairment Scale method, DSIS)。主觀評價由于直接反應(yīng)人的主 觀感受，所以準確性高，但此評價方法不適用于實時評價，且該方法需耗費大量的人力、物 力，工作量巨大且較為耗時，總體來說不易實施。
[0006] (2)客觀質(zhì)量評價，即針對視頻數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，經(jīng)過一系列的計算得到反映 視頻質(zhì)量的參數(shù)，得到最終評價結(jié)果，根據(jù)對原始參考視頻的引用程度分為全參考（Full Reference, FR)、部分參考（Reduced Reference, RR)以及無參考（No Reference, NR)三種 視頻質(zhì)量評價方法。常見的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、均方根誤差 (Mean Square Error，MSE)等全參考評價以及部分參考評價需要引用源視頻全部或部分信 息，因此不適用于在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)腍TTP流媒體業(yè)務(wù)。相比之下，無參考評價方法不需引用 源視頻，僅根據(jù)受損視頻本身特征進行評估，因此成為學(xué)術(shù)界研究的重點。但目前的無參考 評價方法仍不完善，如何有效地將可量化、可度量的QoS參數(shù)與QoE進行映射還需要深入研 究。另外，用戶體驗質(zhì)量不僅取決于網(wǎng)絡(luò)層，還包括了應(yīng)用層、用戶層以及業(yè)務(wù)層等多方面 的因素，因此，單純的客觀評價方法并沒有能夠很好的將人的主觀感受體現(xiàn)出來，無法很好 地貼近用戶的感知。如何有效地將主觀評價與客觀評價相結(jié)合，仍有待深入的研究。
[0007] 現(xiàn)有的相關(guān)專利和相關(guān)論文中，大多數(shù)人通過網(wǎng)絡(luò)層直接進行QoS和QoE之間的 映射，但這樣只考慮了網(wǎng)絡(luò)因素忽略其他層面對QoE的影響；有的通過網(wǎng)絡(luò)層與應(yīng)用層的 結(jié)合進行緩存區(qū)狀態(tài)的預(yù)測，此方法可以很好地預(yù)測QoE是否即將降低但無法直接預(yù)測得 具體的QoE值；有的考慮到了用戶層用戶操作行為對緩存區(qū)的影響，但并未考慮到用戶的 行為反應(yīng)出的用戶心理，而無法應(yīng)用用戶層參數(shù)得到Q〇E。根據(jù)以上分析，可得網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用 層以及用戶層三層之間與QoE的關(guān)系如圖1所示。繼而再次基礎(chǔ)上進一步分析如何使用用 戶層信息進行QoE的評價。
[0008] 用戶體驗質(zhì)量是比較主觀化和個體化的，它受很多方面的因素影響。我們可以看 到，目前已有的評價都只考慮了影響QoE的部分因素，有的僅是進行單一的QoS與QoE的映 射，有的直接將QoE簡化成緩沖區(qū)的狀態(tài)。而用戶在觀影過程中，會產(chǎn)生諸如暫停、改變分 辨率以及退出等一系列操作行為，這些行為有的可能會對流媒體業(yè)務(wù)質(zhì)量造成一定影響， 有的可能會表達出用戶某些心理狀態(tài)，而現(xiàn)有的評價方法往往將場景理想化，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)條 件不變，以及忽略用戶在觀影過程中的操作行為對流媒體業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響，這與用戶實際 使用環(huán)境有較大的偏差，因此最終的評價結(jié)果容易與用戶實際體驗質(zhì)量不一致。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明針對基于HTTP協(xié)議的移動流媒體業(yè)務(wù)中對QoE的評價偏差較大，提出一種 移動流媒體用戶體驗質(zhì)量QoE修正方法和服務(wù)器，修正用戶個性化的QoE評價。
[0010] 為了解決上述問題，本發(fā)明提供一種移動流媒體用戶體驗質(zhì)量QoE修正方法，該 方法包括：
[0011] 接收用戶行為數(shù)據(jù)和當前視頻損傷數(shù)據(jù)；
[0012] 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)得到對個人QoE的影響值；
[0013] 根據(jù)所述當前視頻損傷數(shù)據(jù)得到初始用戶體驗質(zhì)量QoEinit ;
[0014] 根據(jù)所述對個人QoE的影響值和所述初始用戶體驗質(zhì)量QoEinit得到修正個人用戶 體驗質(zhì)量QoE final。
[0015] 優(yōu)選地，所述方法還包括：
[0016] 所述對個人QoE的影響值包括：流暢度對所述個人QoE的第一影響值Et和清晰度 對所述個人QoE的第二影響值Ep ;
[0017] 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)得到對個人QoE的影響值的步驟包括：
[0018] 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)，建立用戶行為表，根據(jù)所述用戶行為表計算出所述Et和 Ep。
[0019] 優(yōu)選地，所述方法還包括：
[0020] 所述用戶行為表包括：
[0021] Lqti，，L_，Lqft分別表示用戶歷史觀看Ci類視頻退出時的平均初始緩沖時長程度、 平均再緩沖時長程度及平均再緩沖頻率程度；
[0022] Npause，表示本次觀看視頻用戶被動暫停的總次數(shù)；
[0023] time表示播放的視頻長度；
[0024] 根據(jù)所述用戶行為表計算出所述Et和Ep的步驟包括：
[0025] 所述 Et=〈uID，{(C1, Elt) ; (C2, E2t);…（Cn，EJ } > ;
[0026] 其中，Eit(1 u <n)表示某類視頻Ci流暢度對該用戶個人QoE的影響值，1彡Eit彡0 ;
[0027] Eit=eiIit+e2M(Lpause)；
[0028] 其中，Iit=I (Lqti，L_，Lqft)表示用戶被動退出行為對QoE的影響值；M(Lpause)表示 用戶被動暫停行為對QoE的影響值 ；ei+e2=l，ei、e2分別表示用戶被動退出行為以及被動暫 停行為對此次觀看視頻QoE的影響值系數(shù)；
[0029] 當用戶冷啟動時，Iit=O,此時 Eit=e2M(Lpause);
[0030] Iit=-I+(U1Lt^u2LqflTKi 3Lqtr)/3,（-1 彡 Iit 彡 0);
[0031] 其中，Lqti，Lqft分別表示用戶歷史觀看C i類視頻退出時的平均初始緩沖時長 程度、平均再緩沖時長程度以及平均再緩沖頻率程度< 1;
[0032] M (Lpause) =e，ause-l，(-1 彡 M (LpauJ 彡 0)，
[0033] 其中，
【主權(quán)項】
1. 一種移動流媒體用戶體驗質(zhì)量QoE修正方法，其特征在于，該方法包括： 接收用戶行為數(shù)據(jù)和當前視頻損傷數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)得到對個人QoE的影響值； 根據(jù)所述當前視頻損傷數(shù)據(jù)得到初始用戶體驗質(zhì)量QoEhit; 根據(jù)所述對個人QoE的影響值和所述初始用戶體驗質(zhì)量QoEhit得到修正個人用戶體驗 質(zhì)量QoEfinai。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于， 所述對個人QoE的影響值包括：流暢度對所述個人QoE的第一影響值Et和清晰度對所 述個人QoE的第二影響值化； 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)得到對個人QoE的影響值的步驟包括： 根據(jù)所述用戶行為數(shù)據(jù)，建立用戶行為表，根據(jù)所述用戶行為表計算出所述Et和Ep。
3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于， 所述用戶行為表包括： Lq"，，Lqtt，Lqft分別表示用戶歷史觀看。類視頻退出時的平均初始緩沖時長程度、平均 再緩沖時長程度及平均再緩沖頻率程度； Npaus。，表示本次觀看視頻用戶被動暫停的總次數(shù)；time表示播放的視頻長度； 根據(jù)所述用戶行為表計算出所述Et和Ep的步驟包括： 所述Et=<uID，{咕，Eit);咕，Est);…（C