《表2 不同汇总策略推算回顾性QoE的预测性能》

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《基于长短期记忆的流媒体QoE预测模型》

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本节探究能否通过L-QoE的连续性预测分数推算用户的回顾性QoE。除连续的QoE评分外，LIVE Netflix数据库还提供主观研究中每个视频结束时获得的总体QoE分数。分别使用平均汇总和中值汇总两种策略，将预测的连续时间QoE分值推算出的回顾性QoE分数，用与回顾性QoE评分的实际值的相关性来评价结果。分别使用LCC与SROCC作为性能度量方法，通过使用两种汇总策略，结果见表2。即模型所展现出的回顾性QoE预测值与实际值之间的线性相关性以及单调性的表现非常好。实验结果也展示出可通过L-QoE模型得出的连续时间QoE预测值来推算该视频的回顾性QoE值。