Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/58493
Назва: | Метод аналізу взаємозалежностей параметрів QoE та QoS на основі алгоритмів машинного навчання |
Автори: | Іванова, М.С. |
Ключові слова: | дипломна робота ключові показники ефективності середня оцінка думки мережа наступного покоління якість взаємодії з клієнтом якість послуг |
Дата публікації: | лис-2022 |
Видавництво: | Національний авіаційний університет |
Короткий огляд (реферат): | Сьогодні більшість постачальників телекомунікаційних послуг зацікавлені в тому, щоб клієнти були задоволені послугами, які їм надаються. Очевидно, що користувачі певної послуги будуть і надалі обирати одного і того ж провайдера, якщо їх очікування якості послуг виправдалися. Тому, щоб задовольняти очікування клієнтів, провайдерам необхідно постійно вимірювати поточний рівень якості послуг, які вони надають. Проведення таких вимірювань називають процесом моніторингу якості. Розрізняють якість обслуговування (QoS) та якість моніторингу досвіду (QoE). Якість обслуговування (QoS) визначається як сукупність характеристик телекомунікаційної послуги, яка впливає на її здатність задовольняти заявлені та непрямі потреби користувача. Якість моніторингу досвіду (QoE) – це «ступінь задоволення або роздратування користувача від користування програмою чи послугою. |
Опис: | Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник дипломної роботи: професор кафедри ТКРС, Одарченко Р.С. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/58493 |
Розташовується у зібраннях: | Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри телекомунікаційних та радіоелектронних систем |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
ФАЕТ_172_2022_диплом_Іванова М.С..pdf | дипломна робота | 1.87 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.