Detekcija korisničkih interakcija u svrhu stvarno-vremenske procjene iskustvene kvalitete usluge YouTube temeljena na strojnom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Machine Learning-Based User Interaction Detection for Real-time YouTube Quality of Experience Estimation
• Autor: Filip Matić
• Mentor: Lea Skorin-Kapov (mentor)
• Član povjerenstva: Lea Skorin-Kapov (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mirko Sužnjević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Maja Matijašević (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-07, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U posljednje vrijeme na globalnoj razini bilježimo sve veći porast broja korisnika Interneta. To dovodi i do sve većeg porasta u globalnom Internet prometu. Upravo sve učestalije korištenje usluga video strujanja pridonosi tom porastu. Budući da je većina Internet prometa kriptirana to predstavlja problem davateljima mrežnih usluga pri praćenju iskustvene kvalitete usluge krajnjim korisnicima. Dodatno, korisničke interakcije koje su u vezi s prikazivanjem video sadržaja utječu na uzorke u mrežnom prometu i otežavaju procjenu iskustvene kvalitete. U sklopu ovog rada se pomoću tehnika strojnog učenja ispituje mogućnost otkrivanja korisničkih interakcija u stvarnom vremenu.

Sažetak (engleski)

Nowadays, on the global scale there is an ever-increasing number of Internet users. This has led to a rise in global Internet traffic, driven mostly by increased usage of video streaming services. The fact that most of the Internet traffic is encrypted poses a problem for ISPs to monitor and meet end user Quality of Experience (QoE) expectations. Furthermore, user interactions during video playback have an impact on network traffic patterns and make the assessment of QoE more difficult. This thesis analyses solutions that employ machine learning techniques to detect user interactions in real time.

• Ključne riječi: korisničke interakcije; iskustvena kvaliteta; strojno učenje; YouTube
• Ključne riječi (engleski): user interactions; Quality of Experience; Machine learning; YouTube
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:421038
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 13:04:29