基于TensorFlow深度学习框架和CART算法的视频感知分析体系研究及应用

• 作者: 徐益帅 胡博
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: 视频业务用户感知 KQI阈值 KPI拐点 大数据算法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 无线通信——移动天地
• 页码范围: 21-27
• 页数: 7页
• 字数: 5660字
• 语种: 中文

摘要

面对移动互联网视频业务流量快速增长、视频业务感知下滑的压力,现有网络质量评价体系KPI主要面向语音业务和网元,在表征客户数据业务感知方面存在不足.目前业务层KQI有指标,但缺乏行业标准.为适应视频业务快速发展、保障用户良好的业务感知,建立一套能够真实表征用户视频业务感知的KQI标准并创建基于业务感知的优化方法成为迫切的需求.以大数据算法为工具,挖掘全网小区的业务感知数据与无线KPI数据,定位无线侧质差原因,实现视频业务感知可度量,感知质差问题可回溯、可分析,并固化研究成果,实现视频感知优化方法可复制、易推广,对于实现以业务感知为中心,驱动网络生产的目标意义重大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡博		10	2	1.0	1.0
2	徐益帅		1	0	0.0	0.0