Análise não supervisionada para inferência de qualidade de experiência de usuários residenciais

  • Gustavo H. A. Santos Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Gabriel Mendonça UFRJ
  • Edmundo de Souza e Silva UFRJ
  • Rosa Maria Meri Leão UFRJ
  • Daniel Sadoc Menasche Universidade Federal do Rio de Janeiro

Resumo


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.

Palavras-chave: Provedores de Serviço de Internet, qualidade de experiência, Aprendizado de Máquina

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Publicado
27/08/2019
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SANTOS, Gustavo H. A.; MENDONÇA, Gabriel ; DE SOUZA E SILVA, Edmundo ; LEÃO, Rosa Maria Meri; MENASCHE, Daniel Sadoc. Análise não supervisionada para inferência de qualidade de experiência de usuários residenciais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 37. , 2019, Gramado. Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, aug. 2019 . p. 958-971. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2019.7415.