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

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。