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目 第一章緒 項目背景和意 項目背 項目意 研究現(xiàn)狀和存在問 研究現(xiàn) 存在問題及改進方 主要概念和術語定 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶感知構成和影響因 移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶特 基于移動運營商的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務分 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶感知構 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶感知影響因 FeeLit互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶感知評估與管理體 模型的提 模型的結 基本數(shù)據(jù)流與基礎指標生 3.2.1與格式 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與基礎指標生 BP神經(jīng)網(wǎng)絡映射 QoE量化評估策 QoE評估的決策樹 QoE評估的六維分析 FeeLit模型評估QoE的流 企業(yè)戰(zhàn)略的演 用戶感知管理體 用戶感知評 用戶感知體驗報 用戶感知問題精確定 用戶感知質(zhì)量的提 產(chǎn)品服務優(yōu) 網(wǎng)絡優(yōu) 市場支 用戶感知管 用戶感知管控的“兩條主線 兩條主線的相互轉(zhuǎn)化及其團隊管 中國移動無線音樂的發(fā)展歷程和戰(zhàn)略定 中國移動無線音樂的發(fā)展歷 中國移動關于無線音樂的發(fā)展戰(zhàn)略定 FeeLit用戶感知評估模型移動無線音樂中的應 FeeLit用戶感知評估模型在音樂中的應用實 5.3.1音樂數(shù)據(jù)平臺建設和產(chǎn)品體驗優(yōu)化體 中國移動無線音樂用戶感知提升的建 第六章總 附 成員介 民中的使用率基本都有一定提升。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告中的相關數(shù)據(jù)，年底的67.7%略有提升。即時通信工具用戶群體大、即時通信軟件預裝率高等都為即時通信應用的普及提供了保障。其次，網(wǎng)絡在網(wǎng)民上網(wǎng)應用使用率中第二，達到62.6%，較2010年底也略有提升。由于的隨身性和及時性，信息獲取類應用在上網(wǎng)應用中相對也是比較普及的。上網(wǎng)應用的使用率第三，達到59.5%，較2010年也略有提升。成為2011年上半年增長最快的應用。雖然目前使用率還不是很高，但增長速度驚人，2011年上半年在網(wǎng)民中的使用率達到34.0%2010年下半年的15.5%18.5個百分點。2011年上半年，3G服務發(fā)展開始加速。隨著智能的普及，網(wǎng)民在中安裝軟件的比例進一步提高，達到46.8%。隨著安裝軟件的普及程度的不斷提高，基于客戶端的應用型服務將逐漸基于網(wǎng)頁的瀏覽型服務，成為上網(wǎng)應用的主流方式。億，家庭寬帶網(wǎng)民3.9億，網(wǎng)民3.1億，網(wǎng)絡用戶數(shù)量已經(jīng)達到與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)2G業(yè)務不同，3G業(yè)務成功的關鍵是看用戶體驗質(zhì)最的好壞，3G網(wǎng)絡建設ARPU值的首要問題，是運營商生存和的關鍵。隨著的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在網(wǎng)絡系統(tǒng)，終端設備及應用產(chǎn)品等方面都其測量方式也發(fā)生著不斷的演進，同時在國際上也產(chǎn)生了許多的QoE模型。QoE無有無無無有無有無有有有有無ITU-T有無有無有有無有DavidGeerts有有有有有KhalilLaghari有有有有有有角色，如用戶角色、客戶角色、團隊角色等；人的屬性，如、等；人的QoE，如滿意度、需求等；人的客觀QoE，如生理特征、認知能力等，技術因素（主異。表1-1中各模型對QoE進行評估的具體特點可歸納如下：YanGong等人QoE模型，通過業(yè)務使用的評測來量化分析QoE。此這種模型僅著眼于QoS和QoE之間的關系，并沒有考慮情景和商業(yè)的影響因素。同時這個模型并沒有區(qū)分不同用戶的特質(zhì)對QoE帶來的影響。AndrewPerkis等人QoE模型用來測量用戶對多業(yè)務的體驗質(zhì)量。此模型從可測參數(shù)和不可測參數(shù)對QoE、QoS和商業(yè)因素進行了分類。此模型將技術因素歸為可測參數(shù)，而如用戶滿意度、態(tài)度等用戶參數(shù)歸為不可測參數(shù)。然而，通過SebastianMoller等人提出了度人機交換QoS和QoE的詳細分類。此模型將QoS列為交互性能影響參數(shù)，定義人為因素和客觀人為因素與QoE相關聯(lián)，ITU-TG.1080QoE模型將QoE因素劃分為人為因素和客觀QoS參數(shù)兩個部分。此模型將技術QoS參數(shù)劃分為人為QoE因素的一部分，然而QoSKilkkiDavidGeerts等人提出了包含商業(yè)、技術和情景等因素的模型。此模型通過KhalilLaghari等人從人為因素、技術因素、情景因素和商業(yè)因素來做了相應的探討。Khalil模型是目前探討1-1QoE評估系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)來源主要依靠網(wǎng)絡質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，而構成互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務用戶感知的其他關鍵因素及因素間的相互作用（如圖1-1所示，如向下主要從主要為提取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)（如信令、DT/CQI、MR等數(shù)據(jù)）KPI指標、然后與業(yè)務層KQI相映射，這樣對QoE評估分析較為片面，有效性較弱。KPIQoE的部分參數(shù)。人為因素、商業(yè)因素及情景因素同樣是評估QoE關鍵指標數(shù)據(jù)來源。能否到全面而準確的數(shù)據(jù)是評估QoE關鍵的第一步，拓寬數(shù)據(jù)獲取是提高QoE精度的基礎。數(shù)據(jù)處理平臺是支撐。面對構成QoE各方面因素的數(shù)據(jù)提取，需要專業(yè)的數(shù)據(jù)處理平臺作為技術支撐。相應的數(shù)據(jù)處理平臺不僅需要具有海量數(shù)據(jù)能力，高效的算法是保障。實效性互聯(lián)網(wǎng)用戶感知體驗的評估與管理所追求的目之一。無論是原始數(shù)據(jù)到相應指標的映射、分類，還是通過映射后的指標來對QoE評估。精確而高效的算法是QoE評估正確性與實時性的保障所在。對于數(shù)據(jù)映射體系建模、oE用戶體驗管理是歸宿。通過多獲得的數(shù)據(jù)，根據(jù)評估體系獲得的用戶感QoE作為主體，以市場客戶調(diào)研最為補充，最終的落腳點在于對用戶感知的有效管用戶體驗質(zhì)量（QoE，QualityofExperience）是指終端用戶對某項業(yè)務或者應用能指標，如時延、抖動、帶寬、誤碼等。NQoS機制主要負責從網(wǎng)絡的角度進行業(yè)務管應用服務質(zhì)量（AQoS，ApplicationQualityofService）為應用層面業(yè)務表現(xiàn)性能指標，如編碼方式、幀率、應用主色調(diào)、反映速率等。AQoS機制主要負責從網(wǎng)絡的角(KQIKe)擴展型KQI（EKQIEnhancedKeyQualityIndicators）表征除考慮網(wǎng)絡特性、業(yè)務應用特性外，同時將用戶與業(yè)務交互的行為，用戶所具有的相關屬性（、收入等因素）及用戶具備的業(yè)務商業(yè)屬性等因素納入評定互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務用戶感受業(yè)務質(zhì)量的指標。EKQI是對普通意義KQI范疇的擴充。關鍵性能指標(KPI，KeyPerformanceIndicator)是對提供業(yè)務的資源、資源組的用戶行為指標（UBI，UserBehaviorIndicator）用戶行為指標主要放映用戶如何使用移動終端業(yè)務，使用業(yè)務數(shù)量及頻次等信息，屬于動態(tài)行為指標。如：使用業(yè)務每周的頻次、HTTP重新獲取次數(shù)等信息構成的數(shù)據(jù)?？蛻羯虡I(yè)數(shù)據(jù)（CBI，CustomerBusinessIndicator）指用戶的在業(yè)務服務器中，VIP用戶等、用戶月平均業(yè)務資費、用戶定制套餐類型等基本數(shù)據(jù)信息。務產(chǎn)品進行交互所產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)、映射和格式化后生成UBI。是反映用戶屬性數(shù)據(jù)（UAD，UserAttributeData）指正對業(yè)務用戶所具備的自然人、社用戶體驗管理(CEM，CustomerExperienceManagement)用戶體驗管理是業(yè)界主全業(yè)務運營和移動業(yè)務與互聯(lián)網(wǎng)大融合的新環(huán)境下，作為中國最大的電信運營商，勢聯(lián)4度、需求等）和用戶的客觀QoE（如生理特征、認知能力等。根據(jù)《2012國移動互聯(lián)中國的移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民愈來愈趨向主流消費人展。從2011和2012移動圖2-1移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民對移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民以白領為主，平均收入水平上升。公司白領、戶以及學2-2 3%2%4%2-3在終端選擇上，智能逐漸市場主流。由于智能機不斷 28%是否圖2-4移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民終端使用情 14%動通信業(yè)務、對網(wǎng)絡的期望有較大差異。因此我們在對用戶QoE進行評估管理時用習慣、使用何種業(yè)務、、、收入和地區(qū)等有密切關系。模型構建需要建立在移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務可分為會話類、交互類、背景和流類四大類，每大類又包含多2-6所示。不同的業(yè)務類型在考慮其QoE E-流客觀業(yè)務2-6型是IP和等。會話類業(yè)務需要的QoS指標主要是傳輸時延和時延抖典型的流類業(yè)務是人們在網(wǎng)絡上欣賞音頻或者。交互類業(yè)務指的是終端用戶和設備進行數(shù)據(jù)交互的業(yè)務，特點是請求-響應模式。典型的交互類業(yè)務是Web瀏覽、數(shù)據(jù)庫檢索、、機器之間的交互和背景類業(yè)務包括自動E-mail接收、SMS或文件和數(shù)據(jù)等。這類業(yè)務的特類業(yè)務可以采用傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡的盡力提交模式?；趥鹘y(tǒng)的用戶QoENQoS和業(yè)務應用AQoS的基礎上，加有利于移動營運商全面評估用戶感知的QoE度劃分，即業(yè)務的可接入性、即時2-7戶在進行通話請求時能否快速成功。2-1所示為四種業(yè)務類型在進行QoE評估時各自應側(cè)重考慮的維度。2-1√√√√流√√√√√√√√√√√√√容是建立完整的QoE評估體系的基礎。由于QoE是用戶對業(yè)務的一種感受，是用戶在與業(yè)務或應用交互的過程中，由用戶產(chǎn)生的對業(yè)務的一種感受。因此QoE的2-2歸納所示。2-2FeeLit互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的用戶感知評估與管理體系。型CEM主動挖掘和定位端到端產(chǎn)品質(zhì)量問題，并形成業(yè)務質(zhì)量報表讓產(chǎn)品管理CEM定期發(fā)布網(wǎng)絡質(zhì)量報表，為運維管理部門提供網(wǎng)絡質(zhì)量優(yōu)化意見和建議；通過CEM的用戶數(shù)據(jù)不體系中的FeeLit用戶感知評估模型。該章后續(xù)分別從第一層的數(shù)據(jù)區(qū)域，第二層的挖掘QoS-KPI-KQI-QoE的一個線路進行指標映射，從而得QoEQoS網(wǎng)絡質(zhì)量，并不KhalilLaghari等人從人為因素、技術因素、情景因素和商業(yè)因素來對QoE探討。圖3-1為此模型QoE各影響因素結構框圖。網(wǎng)絡運營商 3-1KhalilLaghariKhalilLaghariQoE評估考慮因素最為全面的一個模型，但若考慮實際使用的條件，此模型在對人的QoE和客觀QoE方面分析，需要對用戶進行戶的特征（如、收入等）能夠在一定程度上來近QoE評估中用戶的與客觀KhalilLaghari2.1.4小節(jié)，主要從用戶角度、DataServiceService（UAD：UserAttributeData）幾個方面數(shù)據(jù)源的用戶感知挖掘與評估的模型：FeeLit用過基礎指標統(tǒng)計，對應生成用戶行為指標（UBIUserBehaviorIndicator、關鍵性能指（KPIKeIdcatorIdcator進而進行EKQIQoE指標六維評估，進而得到劃分業(yè)務的感知評維度的EKQI，能夠綜合考慮用戶、業(yè)務傳輸網(wǎng)絡、業(yè)務運行環(huán)境和商業(yè)屬性等因素；感知反饋的實時性：FeeLit用戶感知評估體系提出利用數(shù)據(jù)挖掘的方法進行數(shù)據(jù)的獲取、指標轉(zhuǎn)化和QoE量化評估，能夠?qū)τ脩舾兄姆答佭M行實時分析。首先，我們先介紹一下FeeLit3-2 NQoS&該模型共分為三層，第一層數(shù)據(jù)區(qū)域，第二層挖掘區(qū)域，第三層QoE據(jù)，網(wǎng)絡質(zhì)量數(shù)據(jù)、業(yè)務應用運行軟硬件環(huán)境，用戶屬性。UIKPI（KeyPerformanceIndicator)、CBI（CustomerBusinessIndicator)三種指標為基礎，QualityIndicator)UBI、KPICBI的過程由Hadoop平臺來完成；而對生成的眾多EKQI，進行六個維度集合的劃分。QoE區(qū)域：該層根據(jù)EKQI（六個維度）進行映射，得到分類業(yè)務感知3.2.1與格式布式與計算模塊、統(tǒng)計與分析模塊。其模塊框架如圖3-3所示。HADOOP（2） ，載、業(yè)務、業(yè)務使用時長、業(yè)務資源使用頻率等。rsync的定時傳送方式，每天定時的將各個服務器中Hive。另一種是非自有業(yè)務，該類型數(shù)據(jù)只能采用深度包檢測技術（DPI：DeepPacketInspection2、服務質(zhì)量數(shù)據(jù)（NQoS和AQoS）：此類數(shù)據(jù)主要來自運營商網(wǎng)絡NQoS，和終端CPU數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，如信令數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、DT/CQT數(shù)據(jù)等。 S1- 圖3-4數(shù)據(jù)的分層模3-3OSS的數(shù)據(jù)可以通過收集eNodeB、MME、服務網(wǎng)關、HSS、PDN及PCRF中的數(shù)X2接口、eNodeB與MME之間的S1-MME接口等數(shù)據(jù)。FeeLit體系中，網(wǎng)絡層面的QoSQoE商業(yè)方PDN網(wǎng)關來獲取；而用戶賬HSS中獲取。網(wǎng)絡層面中移動終端的數(shù)據(jù)主要考慮移動終端的硬件配置FeeLitQoE評估的一個創(chuàng)新點即是收集用戶在使QoE的人為因素及情景因素很大程度上可以通過用戶 多由于基于Hadoop的Hive數(shù)據(jù)倉庫平臺，處理的數(shù)據(jù)格式為日志格式，故需要1、Hadoop海量數(shù)據(jù)處理平臺：基于Hadoop分布式計算與分布式的海量數(shù)據(jù)平臺。Hadoop的由HDFS和MapReduce來體現(xiàn)。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)提供了一個穩(wěn)定的文件系統(tǒng)，而Map/Reduce提供一種分布式編程模型，使得用System并提供基于SQL的查詢語言（由運行時引擎翻譯成MapReduce作業(yè)）用以查詢數(shù)據(jù)。Hive執(zhí)行具體的HiveQL1、用戶通過客戶端組件(cli，webUI等)提交HiveQL執(zhí)行引擎利用Hadoop來執(zhí)行這些任務。分布式與計算過程Hadoop的HDFS用來實際的數(shù)據(jù)，并且具體執(zhí)行由Hive提交的map-reduce任務。jobtrackermapreduce任務。初始化完成后，jobtracker通過一定將任務文件和程序運行所需的文件從共享文件系統(tǒng)到本地文件系統(tǒng)。然后，為任務創(chuàng)建工作并新建一個實例來運行任務。當作業(yè)的所有任務完成后，jobtracker把該中的海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到。具體統(tǒng)計過程，可以將UBI、KPI、CBI分開進行介紹。KPI、CBI指標需求，將影響因素數(shù)據(jù)化的過程。 日人均量、日人均試聽量、頁面流向數(shù)據(jù)、業(yè)務建議點擊量接入耗時、接入成功率、小區(qū)間切換成功率、網(wǎng)關負荷、掉線率、職業(yè)、平均歷時、套餐狀態(tài)、人均消費信息基礎指標由數(shù)據(jù)平臺對原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到。原始數(shù)據(jù)包括PAD、QoS（NQoS和QoE的科學量化和評估，依然是比較大的難點。由本前面的分析可知，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務用戶感知需要綜合考量與之相關的與客觀的因素。對于QoE評估的測試，大部分方法通過對用戶反映來調(diào)研?？紤]的因素有限（主要以網(wǎng)絡參數(shù)作為映射指標QoE的重要因素沒QoE的預測模型，改模型不依賴通常研究中的數(shù)據(jù)，而是通過實時用戶反饋來完成測量的輸入。這種方法不用。隨著服務條件的變化，QoE的預測模型不斷的擴充和完善，增強了模型數(shù)據(jù)的精確FeeLit體系引入了增強型關鍵性能指標（EKQI：EnhancedKeyQualityIndicator）來進行QoE評估。FeeLit評估模型使用反向（BP：BackPropogation）神經(jīng)網(wǎng)絡算法來實UBI、KPICBIEKQI的映射。BP神經(jīng)網(wǎng)絡時最早、最基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，具有速度

nmhxn iji h是SigmoidH(u) KPI和CBI，輸出端對應的是EKQI的值。2.1.3互聯(lián)網(wǎng)用戶感知的構成，F(xiàn)eeLit用戶感知模型分別從業(yè)務可接入性、即時BPEKQI也比較多。但根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的特性和對用戶感知的QoE的評估，這樣的方法不僅保證了模型的可靠性，還使得QoE的評估得到進一步的簡化。圖3-7為EKQI維度匯聚示意圖。D4 對于一個特定的維度，通過平均的方法來獲取代表此緯度EKQI的值。設六個EKQIPD1D2D6DiEKQI所具有的特定屬度下的所有EKQI進行平均，得到代表此緯度的平均EKQI值：nn通過平均映射的方法，即可得到最終決定QoE的六個維度的值，然后利用下節(jié)介紹的決策樹法、或六維度分析法來計算業(yè)務的QoE指標。根據(jù)EKQI匯聚得到的六個維度值，是代表每個維度下EKQI的平均水平。最終對業(yè)務用戶感知QoE進行評估，需要根據(jù)匯聚所得的六個維度值，通過一定的評估策略QoEQoE進行量化評估的有效策（一個類型或者一個標記。圖3-8為決策樹QoE評估結構示意圖。 v7v9根據(jù)業(yè)務類型的不同，對各EKQI的主次考慮也各不一樣，因此得到的六個維度值的改變。因此，最終的葉節(jié)點（QoE決策結果）也由于決策樹結構的改變而改變。形。計算此業(yè)務實際維度六邊形的面積（3-9紅色部分，與該業(yè)務理想維度六邊Score）方法映射成所對應的QoE等級。O

圖3-9所示將每個維度對此業(yè)務包圍的六邊形（藍域）面積歸一化。而對于不同的業(yè)務，由于對各維度的側(cè)重有所不同，因此圖3-9中藍域?qū)τ趯嶋H的業(yè)務并非針對實際的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務，進行業(yè)務用戶感知的評估時，F(xiàn)eeLit模型，分別從業(yè)務類模型進行QoE評估的基本流程可分為：基本數(shù)據(jù)流與基礎指標生成；數(shù)據(jù)挖掘匯聚不同維度集合的EKQIEKQI指標進行特定業(yè)務QoE的評估等幾QoE要求的側(cè)重點。進而確定所需要的各項指標的數(shù)據(jù)收集方案（即對于產(chǎn)數(shù)的范圍進行界定，及產(chǎn)生相應數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的確定和指標映射前的劃分。在實施數(shù)據(jù)收集的過程中，F(xiàn)eeLit模型以Hadoop海量數(shù)據(jù)處理平臺為基礎。Hadoop數(shù)據(jù)平臺通過HDFS和MapReduce兩個部件，充分從整個業(yè)務生命周期內(nèi)所涉及到的各個KPICBI（注：各類基礎指標均為原始數(shù)據(jù)源的數(shù)值化表示形式，為變異后續(xù)的評估EKQI指標（FeeLitQoE評估模型，將基礎指標FeeLitEKQI指標。FeeLitQoE的評估提供的大量信息，企業(yè)無論是產(chǎn)品、服務，還是價格、都逐漸趨于透明化，使得價章的所FeeLit用戶感知管理體系?？康馗倪M和努力是不夠的，還需要可重復的工程方法，科學的方法論與合格的管與用戶感知管控四個模塊。其中，用戶感知評估是指結合上文FeeLit用戶感知評感知管理體系的實踐層面，主要通過產(chǎn)品服務優(yōu)化、網(wǎng)絡優(yōu)化、市場支撐面著管理水平進評。如圖4-1所示，F(xiàn)eeLit用戶感知管理體系在一個清晰的統(tǒng)一視圖中

利用FeeLit用戶感知評估體系進行指標，為用戶感知異常告警提供支撐，并準確定根據(jù)FeeLit用戶感知評估模型，可以將會話業(yè)務、流業(yè)務、交互業(yè)務、背景業(yè)用戶感知的評估結果更具有實際管理層面的意義，F(xiàn)eeLit用戶感知管理體系將會針對用出三級以下的評價指標。如圖4-2所示。用FeeLit評估模型計算出各級指標。另一方面，通過綜合考量用戶對電信企業(yè)的服到一定范圍時，將會進行用戶感知異常情況告警。如下表4-1紅色數(shù)字標注所示。 可接 接入時延 離線時延 響應速度 NQoS&化、市場支撐等方面對用戶異常告警進行實時支撐，從而最大程度上有效、迅速地CEM（客戶體驗管理）主動挖掘和定位端到端產(chǎn)品質(zhì)量問題，并形成業(yè)務質(zhì)例如，根據(jù)一段時間的觀察反饋，發(fā)現(xiàn)企業(yè)某產(chǎn)品問詢率居高不下。通過FeeLit段時期內(nèi)用戶感知度建議的分析表4-2。戶接近8270萬，IMQQ而言，功能擴 201210月底，中國移動應用商店的用戶突破2億。MM運營與業(yè)務整合仍有不品牌知名度和運營資用戶規(guī)模和名人資源無法驅(qū)動移動網(wǎng)與互139區(qū)1391001.8FeeLit用戶感知評估模型將針對各種2G/3G/LTE網(wǎng)絡對用戶感知進行端到端的全面評測與分析，進行用戶異常告警實時。除了提供面向?qū)嶋H網(wǎng)絡應用的整體服務外，感知的差異化無線承載控制上，增加的維度，改進為依據(jù)用戶感知評估模型進行無QoEQoE的功率分配方案，進行自適應的小4-3現(xiàn)在近一段時間內(nèi)，用戶的感知降低主要是由于2G網(wǎng)絡的擁塞造成，可以立即著等活動。其次，優(yōu)化工作離不開系統(tǒng)的支撐，要從技術、上加以保障，建設優(yōu)化市場支足。對開展精細化、交叉支撐不足，無法有效地向用戶提準適配的服務。FeeLitQoE的信息再結合相關的客戶調(diào)研，根據(jù)用戶的訴求、業(yè)務的體驗和網(wǎng)絡的質(zhì)量，綜合性地完善現(xiàn)有庫，并去挖掘客CEM的用戶數(shù)據(jù)不斷更新，豐富了用戶管理數(shù)據(jù)庫，從而使得用戶管理更加長的期望，為市場部門和業(yè)務管理部門提供支撐建議。FeeLit用戶感知管理體系中的用戶感知評估，用戶感知評價以及用戶感知提升等?！半p主線”的用戶感知管控辦法。如下圖4-4所示。常規(guī)主線：主要是通過實時對產(chǎn)品、業(yè)務進行例行感知評估并對結果評IP語音產(chǎn)品的日安裝用戶數(shù)，IP語音產(chǎn)品的用戶依賴性快速優(yōu)化提升：對于已定位的問題，從產(chǎn)品服務優(yōu)化、網(wǎng)絡優(yōu)化、市場EKQI指標，甚至基礎指標，需要結合神經(jīng)網(wǎng)絡算用戶感知預測：可以基于用戶行為分類、用戶群體分類，進行專題行為研究，優(yōu)化等逐漸成熟，并可轉(zhuǎn)向成本較低的例行輸出時，是可以轉(zhuǎn)化為常規(guī)，而當2003年彩鈴業(yè)務進入，一時間，以席卷之勢蔓延。2005年6月，中國移動建立無線音樂創(chuàng)新，加快構建12530音樂門戶。隨后推出了歌曲、體系。在2008年奧運歌曲推出時，無線音樂發(fā)展達到最，“我和你”一個月下載量超過1000萬次。無線音樂業(yè)務在移動收入貢獻也逐步提升，成為僅次于和手無線音樂前期的發(fā)展依托中國移動龐大的用戶規(guī)模及用戶對音樂需求的巨大潛力20104.54%，是最重要的增值業(yè)務之一。在3G時代和移動互聯(lián)網(wǎng)時代新形式下，數(shù)字音樂的、、使用、銷售正在逐漸發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，移動互聯(lián)網(wǎng)將成為未來數(shù)字音樂的重要之一，將會年中移動內(nèi)部增值業(yè)務發(fā)展模式及管理方法的改變，以及增值業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變(統(tǒng)在移動近幾年的發(fā)展戰(zhàn)略中，明確無線音樂業(yè)務是移動在十二五期間信息緊跟公司的移動互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略部署，以無線音樂為抓手，充分利用產(chǎn)業(yè)合作資源，積極探索移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展新模式”、。從對影響無線音樂用戶感知的因素進行數(shù)據(jù)源的界定，根據(jù)FeeLit用戶QoE評估體系可通過分析技術方面的因素（包括無線接入網(wǎng)、網(wǎng)和骨干傳送網(wǎng)的NQoS；移動的KPI；用戶方面的因素（用戶的構成、收入狀況，教育狀況，軟件操作習慣，音樂喜好等）對應的UBI；客戶商業(yè)因素（歌曲資費，套餐狀況，是否會員或者高務，因此我們這里主要介紹流業(yè)務中音樂業(yè)務QoE感知評估。我們從音樂業(yè)務角驗感知體系及挖掘分析應用。其中指標映射如下表5-1所示：5-1率…量xwebapppv-距離擬合圖像321

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圖5-2音樂瀏覽量與距離關系分析 圖5-3音樂移動端的一個歌曲收用戶收藏活躍度是用戶依賴性維度下的重要EKQI指標，其指標可以由歌曲收藏量與試聽天數(shù)的一個關系進行反應。在此處，本文直接了音樂移動端的一個歌曲收藏比例-試聽天數(shù)關系分析示例，如圖5-3所示。其用戶感知的評估流程體系框圖，如圖5-4所示。 QoS（包括、、用戶終端信息數(shù)據(jù)、UAD（用戶管理數(shù)據(jù)庫）和PAD（點擊反饋、聽歌反饋、瀏覽反饋等等，將的數(shù)據(jù)進行、格式化、進入HIVE2、通過對了大量已格式化數(shù)據(jù)的HIVE數(shù)據(jù)倉庫進行統(tǒng)計并生成指標體系中KPI（CPICH_E_C/I_O滿足覆蓋率、CPICH_RSCP滿足覆蓋率、（安裝量、聽歌量、有效聽歌量、收藏量、量、推薦成功量、頁面瀏覽量等3BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法（3.3.1）來實UBI、KPI和CBI到EKQI計算并根據(jù)平均意向評分方法映射成所對應的無線音樂QoE等級。 戶體驗，其在移動端的音樂產(chǎn)品，亦具有不少市場份額，在移動端音樂的千千靜聽hadoop海量數(shù)據(jù)處理平臺，已初步建成海量數(shù)據(jù)處理與分析體系。圖5-5音樂數(shù)據(jù)處理框品經(jīng)理主導互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務的產(chǎn)品周期。其管理模式見下圖5-6所示：圖5-