Dynamic personalized service degradation based on users’ consumption behavior

Abstract

This research project aims to dynamically assign users to a group of personalized service degradation policies based on their OTT consumption behavior over time. In order to accomplish this objective, a reference model that offers guidelines in both obtaining users’ consumption behavior information and implementing IL algorithms to achieve a model capable of classifying users’ consumption will be proposed. Furthermore, the network attributes that enable the characterization of users’ OTT consumption behavior will be determined. A performance comparison between traditional ML algorithms and IL algorithms will be performed. Finally, a prototype capable of implementing an IL model for the dynamic assignation of users to a set of personalized service degradation policies will be obtained. Some of the obtained results in the development of this research project are: a reference model that offers guidelines in the processes needed to obtain information related to the users’ consumption behavior and an IL model capable of doing a dynamic classification of such behaviors; a group of datasets that enable the classification of the users based on their consumption behavior; a set of parameters that must be considered in order to propose QoS policies and to characterize the user consumption behavior; the implementation of an IL classifier that enables the dynamic identification of the consumption trends of OTT applications by users and the proposal of personalized service degradation policies considering the consumption trends of OTT applications of users.

Este proyecto de investigación tiene como objetivo la asignación dinámica de usuarios de una red a un grupo de políticas de degradación del servicio personalizadas basadas en su comportamiento de consumo de aplicaciones OTT a lo largo del tiempo. Para lograr este objetivo, se propondrá un modelo de referencia que ofrezca pautas tanto para la obtención de información sobre el comportamiento de consumo de los usuarios como en la implementación de algoritmos IL para conseguir un modelo capaz de clasificar el consumo de los usuarios. Además, se determinarán los atributos de red que permiten la caracterización del comportamiento de consumo OTT de los usuarios. Se realizará una comparación del rendimiento entre algoritmos tradicionales del ML y algoritmos del IL. Finalmente, se obtendrá un prototipo capaz de implementar un modelo IL para la asignación dinámica de usuarios a un conjunto de políticas de degradación del servicio personalizadas. Algunos de los resultados obtenidos en el desarrollo de este proyecto de investigación son: un modelo de referencia que presenta pautas sobre los procesos necesarios para obtener información relacionada con el comportamiento de consumo de los usuarios y un modelo de IL capaz de hacer una clasificación dinámica de tales comportamientos; un grupo de conjuntos de datos que permiten la clasificación de los usuarios en función de su comportamiento de consumo; un conjunto de parámetros que deben considerarse para proponer políticas de QoS y caracterizar el comportamiento de consumo del usuario; la implementación de un clasificador de IL que permite la identificación dinámica de las tendencias de consumo de las aplicaciones OTT por parte de los usuarios y la propuesta de políticas personalizadas de degradación de servicio considerando las tendencias de consumo de las aplicaciones OTT de los usuarios.