Cloud Gaming is an emerging service that catches growing interest in the research community as well as industry. While the paradigm shift from a game execution on clients to streaming games from the cloud offers a variety of benefits, the new services also require a highly reliable and low latency network to achieve a satisfying Quality of Experience (QoE) for its users. Using a cloud gaming service with high latency would harm the interaction of the user with the game, leading to a decrease in playing performance and thus frustration of players. However, the negative effect of delay on gaming QoE depends strongly on the game content. At a certain level of delay, a slow-paced card game is typically not as delay sensitive as a shooting game. For optimal resource allocation and quality estimation, it is highly important for cloud providers, game developers, and network planners to consider the impact of the game content. This paper contributes to a better understanding of the delay impact on QoE for cloud gaming applications by identifying game characteristics influencing the delay perception of users. In addition, an expert evaluation methodology to quantify these characteristics, as well as a delay sensitivity classification based on a decision tree is presented. The ratings of 14 experts for the quantification indicated an excellent level of agreement which demonstrates the reliability of the proposed method. Additionally, the decision tree reached an accuracy of 86.6 % on determining the delay sensitivity classes which were derived from a large dataset of subjective input quality ratings during a series of experiments.


翻译:云层赌博是一个新兴服务,吸引了研究界和产业界的兴趣。虽然从对客户的游戏执行转向对云层的游戏游戏提供多种好处,但新服务也要求有一个高度可靠和低潜线网络,以便用户达到满意的经验质量(QoE),使用高潜线的云层赌博服务会损害用户与游戏的相互作用,导致玩家的性能下降,从而挫败玩家的球员。然而,延缓对游戏QoE的负面效应在很大程度上取决于游戏内容。在一定的延迟水平上,慢速的纸牌游戏通常不会像射击游戏一样敏感延迟。对于最佳资源分配和质量估计来说,对于云源、游戏开发商和网络规划者来说,考虑游戏内容的影响非常重要。 这份文件有助于更好地了解对QoE的延迟影响,通过确定影响用户对游戏应用的游戏特性影响。此外,对量化这些特性的专家评价方法以及根据决定等级的高度精确度等级,在树型决定等级中显示一个高级的准确度等级。 提议的树级定值等级中,提出了一个决定等级等级等级等级为86。

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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

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