Previs ão de Engajamento de Usuários Durante Transmiss ão Adaptativa de Vídeo ao Vivo

  • Thiago Guarnieri
  • Alex Vieira
  • Italo Cunha
  • Jussara Almeida

Resumo


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.
Publicado
10/05/2018
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GUARNIERI, Thiago; VIEIRA, Alex; CUNHA, Italo; ALMEIDA, Jussara. Previs ão de Engajamento de Usuários Durante Transmiss ão Adaptativa de Vídeo ao Vivo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 36. , 2018, Campos do Jordão. Anais do XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, may 2018 . ISSN 2177-9384.