Análise não supervisionada para inferência de qualidade de experiência de usuários residenciais - Santos, Gustavo H. A.; Mendonça, Gabriel; de Souza e Silva, Edmundo; Leão, Rosa M. M.; Menasché, Daniel S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2019: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2019.7415, 2019)
A avaliação da qualidade de experiência dos usuários residenciais é de grande interesse para ISPs. No entanto, a obtenção da QoE percebida é custosa, dificultando a utilização de classificadores supervisionados. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado de máquina não-supervisionado que deteta padrões estatísticos nas séries temporais a partir da deteção de pontos de mudança e da correlação espaço-temporal dos resultados de medições de QoS. Exemplificamos a aplicação do método em um conjunto de dados reais, mostrando que os resultados do modelo refletem uma métrica de QoE dos usuários obtida a partir de chamados técnicos realizados para o call center. Por fim, avaliamos a acurácia da execução online do método.