5G-Video: Demografie‑gestützte ML steigert QoE‑Vorhersage
Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository zeigt, dass die Einbindung von demografischen Daten die Vorhersagegenauigkeit von Quality‑of‑Experience‑(QoE) Modellen für 5G‑Video‑Streaming deutlich verbessert. Durch ein innovatives Augmentierungsverfahren, das das Verhalten verschiedener Nutzergruppen simuliert, wurde ein kleines QoE‑Datenset sechsmal vergrößert. Damit konnten klassische Machine‑Learning‑Algorithmen sowie moderne Deep‑Learning‑Architekturen – darunter ein attention‑basiertes MLP und TabNet – auf einem erweiterten Datensatz trainiert werden.
Die Ergebnisse sind beeindruckend: Alle getesteten Modelle erzielten signifikante Verbesserungen bei den Metriken RMSE, MAE und R. Besonders TabNet zeigte die höchste Genauigkeit, dank seiner eingebauten Feature‑Selection‑ und Attention‑Mechanismen. Diese Fortschritte unterstreichen, dass die Berücksichtigung von Nutzersensitivitäten gegenüber Streaming‑Störungen wie Rebuffering, Bitrate‑Variationen und Qualitätsabfällen die Robustheit von QoE‑Vorhersagen nachhaltig steigert.
Die Arbeit liefert damit einen skalierbaren Ansatz für personalisierte, datengetriebene QoE‑Intelligenz in 5G‑Netzwerken und legt den Grundstein für smartere, nutzerzentrierte Service‑Optimierung in zukünftigen Multimedia‑Anwendungen.