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第 32 卷第 6 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.32No.6 2010 年 6 月 Journal of Electronics & Information Technology Jun. 2010  一种基于 QoS 的 QoE 到 SLA 映射方法 倪 萍 廖建新 朱晓民 万 里 (北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京 100876) (东信北邮信息技术有限公司 北京 100083) 摘 要： 该文提出一种算法 IQoE2QoS(Improved QoE to QoS)， 采用：砺鄣姆椒扑 QoE 到 QoS 的映射。该算法有 3 重目标： 从大量的经验数据中通过计算互信息量方式总结被统计指标之间的关联程度。 在大量经验数据的基础上通过多指标：卸ɡ砺劢没Ц兄成涞接τ貌阌没 QoS 参数。 考虑了用户的 QoE 和 QoS 的双向映射， 并且阐述了得到的 QoE 如何自然映射到 SLA(Service Level Agreement)。 通过仿真表明， IQoE2QoS 算法对用户体验的分类准确度是线性回归算法的 2 到 3 倍。 关键词： 网络管理； 用户感知； 服务质量； 机器学习； ：砺郏 业务等级协商 中图分类号： TP393.07 文献标识码： A 文章编号： 1009-5896(2010)06-1463-06 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2008.01486 A Method of QoE mapped to SLA Based on QoS Ni Ping Liao Jian-xin Zhu Xiao-min Wan Li (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) (EBUPT Information Technology Co., Ltd, Beijing 100083, China) Abstract: In this paper an algorithm called IQoE2QoS(Improved QoE to QoS) is presented. This algorithm focus on QoE how to map to QoS based on fuzzy theory. IQoE2QoS presented has three targets: it can give the association degree among indications through calculating the entropy in large data sets. Its purpose is to translate user perception acquired from large experience datasets into pieces of metrics which can be used in lower level QoS. In this paper, a proposition not only illustrating the mapping between QoE and QoS but also the mapping between QoE and SLA is proposed. Emulation shows that IQoE2QoS can improve classification accuracy two to three times than line regression algorithm. Key words: Network managemeut; Quality of Experience(QoE); Quality of Service(QoS); Machine learning; Fuzzy theory; Service level agreement 1 引言 在目 前的大多数反映用户体验的研究集中在物理层、 节点层、 网络层以及端到端之间的两两映射，应用层和用户层的映射较少[1]。 例如在文献[2]中是从ATM层到IP层映射的讨论。 文献[3]中对业务的KPI(Key Performance Indicator) 到 KQI(Key Quality Indicator)的映射进行了 研究， 但是其指标之间的关联性设定靠高级专家经验值设定， 然后利用AHP(Analytic Hierarchy Process)算法计算其置信度以验证经验值的可信度。 文献[4]利用传感器网                                                                                                                         2008-11-14 收到， 2010-04-15 改回 国 家 杰 出 青 年 科 学 基 金 (60525110) ，国 家 973 计 划 项 目(2007CB307100， 2007CB307103) ， 新世纪 优 秀人才支持计划(NCET-04-0111)和电子信息产业发展基金资助课题 通信作者： 倪萍 niping@ebupt.com 络得到用户的QoE和底层网络指标参数， 然后利用粗糙集理论进行映射， 同本文所提算法具有很高的相似性， 但是在文献[4]中并没有考虑到如何在QoE的基础上映射到SLA(Service Level Agreement)， 因为在映射到SLA时需要解决知识爆炸问题和对未知知识进行预先归类的能力。 在文献[5]中展示了 从网络层到传输层QoS参数映射方法， 文献[6]中主要是对应用层QoS参数到网络层QoS的参数映射， 阐述了具体应用对网络层QoS参数值的需求， 但是没有考虑 到 用 户 的 感 知 参 数 ，Experience)。 文献[7,8]中对用户业务的感知进行了讨论， 通过实验阐述了 应用层同用户层的关系， 但是没有给出用户层QoS指标所对应的用户感知映射算法。 文献[9]中研究了 QoE和QoS的关联模型， 给出了 他们之间的关系模型， 但是仅仅是关系模型，即 QoE(Quality of