Previsão de Engajamento de Usuários Durante Transmissão Adaptativa de Vídeo ao Vivo - Guarnieri, Thiago; Vieira, Alex; Cunha, Ítalo; Almeida, Jussara (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2018: Anais do XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2018.2414, 2018)
Os recentes esforços no desenvolvimento de algoritmos de adaptação e alocação de usuários têm contribuído de forma significativa para o aumento da qualidade de experiência (QoE) na distribuição de vídeo ao vivo na Internet. Entretanto, uma considerável parcela de sessões ainda sofre com baixa QoE, o que pode implicar em queda de engajamento dos usuários. Esse problema persiste uma vez que os provedores de serviço não conseguem prever a sáıda de um usuário e tomar medidas para evitá-la. Neste trabalho, propomos um modelo multi-estágio para predição de engajamento baseado em variáveis historicamente relacionadas a QoE. As sessões são agrupadas de acordo com suas similaridades de desempenho. Para cada grupo de sessões, modelos baseados emárvores de decisão são criados para prever (1) o tempo restante da sessão e (2) se o usuário permanecerá ou não no sistema pelos próximos n minutos. Experimentos com um conjunto de dados reais mostram uma significativa acurácia na predição de tempo restante e permanência, o que evidencia a viabilidade do uso das métricas de desempenho para prever engajamento de usuários.