| 大会名称 |
|---|
| 2017年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017S |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| B-11 |
| セッション名 |
| コミュニケーションクオリティ |
| 講演日 |
| 2017/9/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 1号館 12F |
| 講演番号 |
| B-11-10 |
| タイトル |
| 動画配信における過去の近傍時刻データを用いたグッドプット予測 |
| 著者名 |
| ○奥山隆文, 木村拓人, 松本存史, |
| キーワード |
| 動画配信, グッドプット, ABR, QoE, 予測 |
| 抄録 |
| モバイルネットワークにおいてABR型動画配信サービスのQoEを向上させるためには，グッドプットを予測し，適切に画質を選択する必要がある．本稿では，予測対象時刻に近傍する過去データを用いたグッドプット予測手法を提案し，実測データを用いて評価を行った．その結果，提案手法の予測値は実測値に追随して滑らかに変化し，従来手法に比べてより精度良く予測可能なことを示した． |
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