第32卷第6期电子与信息学报Vol.32No.62010年6月JournalofElectronics&InformationTechnologyJun.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(ImprovedQoEtoQoS)，采用模糊理论的方法计算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模糊判定理论将用户感知映射到应用层用户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(ServiceLevelAgreement)。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；模糊理论；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)06-1463-06DOI:10.3724/SP.J.1146.2008.01486AMethodofQoEmappedtoSLABasedonQoSNiPingLiaoJian-xinZhuXiao-minWanLi(StateKeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China)(EBUPTInformationTechnologyCo.,Ltd,Beijing100083,China)Abstract:InthispaperanalgorithmcalledIQoE2QoS(ImprovedQoEtoQoS)ispresented.ThisalgorithmfocusonQoEhowtomaptoQoSbasedonfuzzytheory.IQoE2QoSpresentedhasthreetargets:itcangivetheassociationdegreeamongindicationsthroughcalculatingtheentropyinlargedatasets.ItspurposeistotranslateuserperceptionacquiredfromlargeexperiencedatasetsintopiecesofmetricswhichcanbeusedinlowerlevelQoS.Inthispaper,apropositionnotonlyillustratingthemappingbetweenQoEandQoSbutalsothemappingbetweenQoEandSLAisproposed.EmulationshowsthatIQoE2QoScanimproveclassificationaccuracytwotothreetimesthanlineregressionalgorithm.Keywords:Networkmanagemeut;QualityofExperience(QoE);QualityofService(QoS);Machinelearning;Fuzzytheory;Servicelevelagreement1引言络得到用户的QoE和底层网络指标参数，然后利用在目前的大多数反映用户体验的研究集中在物粗糙集理论进行映射，同本文所提算法具有很高的理层、节点层、网络层以及端到端之间的两两映射，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，因应用层和用户层的映射较少[1]。例如在文献[2]中是SLA(ServiceLevelAgreement)为在映射到时需要解决知识爆炸问题和对未知从ATM层到IP层映射的讨论。文献[3]中对业务的SLA知识进行预先归类的能力。在文献中展示了从网KPI(KeyPerformanceIndicator)到KQI(Key[5]络层到传输层参数映射方法，文献中主要是QualityIndicator)的映射进行了研究，但是其指标QoS[6]之间的关联性设定靠高级专家经验值设定，然后利对应用层QoS参数到网络层QoS的参数映射，阐述了具体应用对网络层参数值的需求，但是没有考用AHP(AnalyticHierarchyProcess)算法计算其置QoS虑到用户的感知参数，即信度以验证经验值的可信度