视频流媒体用户感知研究与分析思路 _170807v1_李青春
如何在短视频平台上进行用户调研和竞品分析
如何在短视频平台上进行用户调研和竞品分析短视频平台近年来风靡全球，用户量不断增长，各个平台为了迎合不同用户需求，积极进行用户调研和竞品分析。
而如何在短视频平台上进行用户调研和竞品分析，成为了平台运营者重要的课题之一。
本文将根据这一题目，探讨在短视频平台上进行用户调研和竞品分析的方法和策略。
一、用户调研1. 收集用户反馈用户反馈是了解用户需求、改进产品的重要途径之一。
短视频平台可以通过多种方式收集用户反馈，如通过用户评论、直播互动等。
平台运营者可以对用户反馈进行整理和分析，发现用户问题和需求，并针对性地解决。
同时，对于用户经常提及的问题或建议，可以进行统计和分类，定期改进平台，提升用户满意度。
2. 进行用户访谈用户访谈是深入了解用户需求的有效手段。
平台运营者可以选择一部分用户进行面对面的访谈，了解他们的使用习惯、需求和期望。
通过用户访谈，可以更好地了解用户的痛点和喜好，及时调整和改进平台的功能和内容，提高用户粘性和留存率。
3. 数据分析数据分析是进行用户调研的重要工具之一。
短视频平台可以通过用户行为数据、用户画像数据等进行分析，深入了解用户的喜好、观看时长、互动行为等。
通过数据分析，平台运营者可以了解不同用户群体的需求差异，制定更加精准的内容推荐和运营策略，提高用户留存和活跃度。
二、竞品分析1. 市场调研在进行竞品分析时，首先需要对市场进行调研。
通过对短视频平台市场的调查研究，可以了解竞品的特点、目标用户、运营策略等情况，为后续的竞品分析提供基础数据。
市场调研可以通过查阅相关报告、媒体报道，甚至进行实地走访等方式进行。
2. 定位分析定位分析是竞品分析的重要环节。
在定位分析中，平台运营者需要与竞品进行全面的对比，找出差距和亮点。
比较竞品的内容、用户群体、运营策略等方面，了解竞品的特色和优势。
在定位分析中，平台运营者可以发现自身的不足之处，并根据竞品的优点进行借鉴和改进，提升自身的核心竞争力。
3. 用户体验评估用户体验评估是竞品分析的重要手段之一。
新媒体运营中的用户洞察与分析
新媒体运营中的用户洞察与分析在新媒体运营中，用户洞察和分析是至关重要的。
了解并理解受众的需求、兴趣和行为，有助于优化内容策略、提高用户参与度，并最终实现运营目标。
本文将探讨在新媒体运营中进行用户洞察与分析的重要性，以及如何有效地进行用户洞察与分析。
一、用户洞察的重要性用户洞察是指通过收集和分析用户的数据，了解其需求、兴趣和行为模式。
新媒体平台拥有大量用户数据，这些数据可以帮助运营者深入了解受众，并做出可靠的决策。
以下几个方面说明了用户洞察的重要性。
1. 满足用户需求：通过用户洞察，我们可以了解用户的真实需求，从而针对性地提供符合他们兴趣和期望的内容，提高用户体验和满意度。
2. 精准定位目标群体：通过用户洞察，可以准确划分目标受众，并制定相应的市场营销策略。
这有助于提高广告投放的效果，减少资源的浪费。
3. 改进产品和服务：用户洞察可以帮助企业了解用户对产品和服务的评价，从而根据用户反馈，不断优化改进产品和服务，增强竞争力。
4. 提高运营效果：通过用户洞察，可以评估运营活动的效果，了解用户对内容的反应，进而调整运营策略，提升运营效果。
二、有效进行用户洞察与分析的方法为了实现有效的用户洞察与分析，我们需要综合运用以下方法：1. 数据收集与分析：通过利用现代化的数据分析工具，收集和整理用户数据，如点击率、访问量、转化率等，以便对用户行为进行分析和洞察。
2. 用户调研：通过在线调研、用户反馈或深度访谈等方式，主动获取用户的意见和建议，了解用户对产品和服务的看法，从而发现用户的痛点和需求。
3. 社交媒体监测：监测社交媒体平台上用户的讨论、互动和反馈，了解用户对相关话题的关注度和看法，并根据数据进行分析和洞察。
4. 受众画像构建：通过整理用户数据，建立用户画像，包括年龄、性别、地域、兴趣爱好等因素，以更好地理解目标受众的特点，并为营销活动和内容创作提供依据。
5. 竞品分析：通过对竞争对手的运营策略、优势和劣势进行分析，了解竞争环境和用户偏好，为制定差异化的运营策略提供参考。
短视频平台用户情感分析与个性化推荐
短视频平台用户情感分析与个性化推荐随着社交媒体的迅猛发展，短视频平台已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是表达情感、获取乐趣，还是获取知识和娱乐，短视频给人们带来了全新的体验。
而随着用户数量的急剧增加，短视频平台也面临着如何更好地满足用户需求的挑战。
因此，对于用户情感的分析和个性化推荐成为了短视频平台发展的重要方向。
一、用户情感分析1. 文本情感分析在短视频平台上，用户通过视频与他人交流和分享，并在视频下方发表评论。
这些评论包含了用户的情感倾向和态度。
因此，通过对评论文本进行情感分析，可以了解用户对于视频内容的喜好和情感体验。
这对于短视频平台来说是宝贵的用户反馈，可以为平台提供改进和优化的方向。
2. 视频情感分析除了评论文本，视频内容本身也蕴含着丰富的情感信息。
通过视频内容的分类和情感标签的提取，可以准确判断视频的情感倾向。
例如，可以将视频分为快乐、悲伤、搞笑等情感类型，并为每个视频标注相应的情感标签。
这样一来，用户就能更方便地找到符合自己情感需求的视频内容。
二、个性化推荐1. 基于情感的推荐通过用户情感分析，短视频平台可以了解用户喜好和偏好，从而给用户进行个性化推荐。
例如，当用户的情感倾向为快乐时，平台可以推荐更多欢快、充满活力的视频内容；当用户情感倾向为悲伤时，平台可以推荐更多温情、励志的视频内容。
这样的个性化推荐可以更好地满足用户的情感需求。
2. 基于兴趣的推荐除了情感分析外，根据用户的浏览历史和兴趣偏好也可以进行个性化推荐。
通过分析用户的观看记录和互动行为，推荐系统可以了解用户的兴趣领域和偏好，从而为用户推荐更相关的视频内容。
例如，用户经常观看健身视频，那么平台可以向用户推荐更多的健身、健康类视频。
三、挑战与展望虽然用户情感分析和个性化推荐对于短视频平台发展非常重要，但是也面临着一些挑战。
首先，情感分析的准确性需要不断提升，比如对于复杂和隐含情感的识别。
其次，个性化推荐需要建立更精准的模型，深入了解用户的兴趣和需求。
视频流媒体服务质量分析与提升研究
视频流媒体服务质量分析与提升研究随着互联网的高速发展，视频流媒体服务成为人们享受娱乐、获取信息和学习的重要途径。
然而，由于网络带宽、服务器性能以及传输技术等因素的限制，视频流媒体服务在提供高质量用户体验方面面临挑战。
因此，视频流媒体服务质量分析与提升的研究变得至关重要。
本文将探讨视频流媒体服务质量的分析方法，并提出一些改进策略以提高用户体验。
首先，分析视频流媒体服务质量的方法是了解用户体验和满意度。
用户体验是用户在使用视频流媒体服务时的感受和享受程度，而用户满意度是用户对服务提供者的满意度评价。
为了确定视频流媒体服务的质量，可以使用以下方法：1. 观察用户体验：通过观察用户在使用视频流媒体服务时的行为、反馈和评论，可以了解他们对服务的感受和满意度。
这可以通过观察用户的点击和播放行为，以及他们对服务的评价和建议来实现。
2. 调查用户满意度：可以通过问卷调查和用户反馈来获取用户的满意度评价。
通过设计合适的问题，了解用户对服务的满意度以及他们对改进的建议。
3. 使用质量指标：可以使用一些质量指标来评估视频流媒体服务的质量，例如视频的清晰度、加载时间、缓冲时间等。
通过收集这些指标的数据，可以分析服务的性能和用户体验。
通过以上分析方法，可以获得视频流媒体服务的质量情况，进一步提高用户体验和满意度。
下面，将讨论一些改进策略来提升视频流媒体服务质量。
1. 增加带宽和服务器性能：带宽是视频流媒体服务的基础，增加带宽可以提高视频的加载速度和播放质量。
同时，提升服务器性能可以提供更快的数据传输速度和更稳定的服务。
2. 优化视频压缩算法：视频压缩是为了减少视频文件的大小和传输带宽, 以提高传输效率和用户体验。
通过优化视频压缩算法，可以在保证视频质量的前提下减少文件大小，从而减少加载时间。
3. 使用自适应比特率技术：自适应比特率技术可以根据用户的网络条件和设备能力动态调整视频的比特率。
这可以确保用户在网络条件不佳或设备能力有限的情况下仍能够流畅观看视频。
短视频平台用户数据分析与应用
短视频平台用户数据分析与应用随着互联网的快速发展，短视频平台在社交媒体领域扮演着越来越重要的角色。
随着用户规模的不断扩大，短视频平台所产生的用户数据成为了重要的资源。
本文将对短视频平台用户数据进行深入分析，并探讨其在不同方面的应用。
一、用户数据概览短视频平台的用户数据主要包括用户活跃度、用户关注偏好、用户行为路径等。
通过对这些数据的深入分析，可以帮助平台了解用户的需求和偏好，从而更好地提供个性化服务。
1. 用户活跃度分析用户活跃度是衡量短视频平台吸引力的重要指标。
通过分析用户每日、每周、每月的活跃情况，可以了解用户的使用习惯和使用频率。
例如，平台可以根据用户活跃时间段，定制不同的推送策略，提高用户的参与度。
2. 用户关注偏好分析用户关注偏好是指用户在短视频平台上关注、点赞、评论的主题或内容偏好。
通过分析用户对不同类型内容的关注程度，可以提供个性化推荐，推送用户感兴趣的视频。
此外，还可以根据用户的关注偏好，寻找优质创作者，提供更多定制化的内容。
3. 用户行为路径分析用户行为路径分析可以帮助平台了解用户在平台上的流转路径，从而优化平台的用户体验和内容推荐。
例如，通过分析用户在平台上的观看路径，可以了解用户对不同类型视频的兴趣，进而提供更加精准的推荐。
二、用户数据应用短视频平台用户数据具有巨大的商业价值，不仅可以帮助平台提供个性化化服务，还可以为企业和广告主提供精准的营销推广方案。
1. 个性化推荐通过分析用户的关注偏好和行为路径，短视频平台可以提供个性化推荐，为用户呈现感兴趣的内容。
通过准确的推荐算法，可以提高用户的停留时间和参与度，增加用户粘性，进而提升平台的活跃度和用户数量。
2. 品牌营销推广短视频平台用户数据可以帮助企业和广告主制定精准的品牌营销推广方案。
通过分析用户的兴趣偏好、消费习惯等数据，可以找到目标用户群体，制定有针对性的广告投放策略，提升广告的转化率和品牌曝光度。
3. 用户价值评估通过对用户数据的深入分析，可以评估用户的价值和潜力，为平台提供用户管理和运营决策的参考。
短视频平台用户观看行为分析与改善
短视频平台用户观看行为分析与改善随着互联网技术的不断发展，短视频平台正逐渐成为人们喜爱的娱乐方式之一。
然而，如何分析和改善短视频平台上的用户观看行为，提升用户体验，增加用户粘性，成为了短视频平台运营者们需要解决的问题。
首先，分析用户观看行为是非常重要的一步。
通过大数据分析，可以了解用户的观看偏好、观看时长、观看的内容类型等信息。
这种信息对于短视频平台的内容生产和推荐算法优化有着重要的指导作用。
短视频平台可以根据用户的观看行为来进行内容推荐，精准匹配用户的兴趣，提升用户的观看体验。
同时，通过对用户的观看行为进行分析，可以发现用户对于某些内容的偏好程度，有助于平台为用户提供更符合其需求的优质内容。
其次，改善用户观看行为也是重要的任务之一。
为了提高用户的观看体验，短视频平台可以从以下几个方面进行改善。
首先，提供更多样化的内容。
短视频平台可以增加内容的多样性，包括不同类型的短视频，如娱乐、教育、音乐、体育等。
这样可以满足不同用户的兴趣和需求，提高用户的观看体验，降低用户流失率。
其次，提高视频质量。
视频质量是用户观看体验的重要因素之一。
短视频平台可以优化视频的清晰度、流畅度，确保视频的播放不卡顿，提供流畅的观看体验。
再次，优化推荐算法。
通过分析用户的观看行为，短视频平台可以不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化。
这样可以更好地匹配用户的兴趣，增加用户的观看时长和粘性。
此外，为了提高用户观看体验，短视频平台还可以通过增加互动功能，如点赞、评论、分享等，来增加用户参与度。
这样不仅可以增加用户的粘性，还可以促进用户之间的互动和交流。
最后，短视频平台还应注重用户反馈。
用户反馈是改善平台的重要依据。
平台可以设置反馈通道，鼓励用户提出建议和意见。
并及时处理用户反馈，以提升用户满意度。
综上所述，短视频平台用户观看行为的分析和改善对于短视频平台的运营至关重要。
通过分析用户的观看行为，可以提供更符合用户兴趣的内容；通过改善用户观看体验，可以提高用户的粘性和满意度。
利用短视频平台进行用户情感分析的方法
利用短视频平台进行用户情感分析的方法短视频平台的兴起给人们提供了一个全新的社交娱乐方式，同时也成为了企业进行用户情感分析的一个重要工具。
通过短视频平台，企业可以更深入地了解用户的喜好、情绪和需求，从而为他们提供更加个性化的产品和服务。
本文将介绍几种利用短视频平台进行用户情感分析的方法。
一、文本分析在短视频平台上，用户经常通过评论和弹幕表达对视频的情感和看法。
因此，通过对这些文本进行情感分析，可以了解用户对视频内容的态度和情绪。
情感分析可以使用自然语言处理技术，通过对文本进行情感极性分类，将评论分为积极、消极或中性，从而了解用户对视频的看法。
此外，还可以将评论中的情感表达进行关键词提取，通过对关键词的分析，了解用户对不同方面的情感倾向。
二、图像分析除了文本分析，短视频平台上的图像也蕴含着丰富的情感信息。
通过图像分析技术，可以从视频中提取人脸表情、身体语言等关键信息，从而了解用户的情感状态。
例如，通过对人脸表情的分析，可以判断用户是愉快、惊讶、生气还是失望等等。
此外，对视频的颜色、光照等视觉特征进行分析也可以帮助了解用户的情感体验。
三、声音分析声音是人们表达情感的重要媒介之一。
通过对短视频中的声音进行分析，可以了解用户对视频的情感反应。
例如，通过语音情感识别技术，可以判断用户对视频内容的喜好程度。
另外，通过音调、音量等声音特征的分析，可以进一步了解用户的情感状态。
四、用户行为分析除了对视频内容本身进行分析，还可以通过分析用户的行为数据来推断其情感状态。
例如，通过用户观看视频的时长、评论的内容和频率等行为信息，可以判断用户对视频内容的喜爱程度和情感体验。
此外，还可以通过用户的点赞、转发、收藏等行为数据，了解用户对视频的情感倾向。
综上所述，利用短视频平台进行用户情感分析的方法可以从文本分析、图像分析、声音分析和用户行为分析等多个维度来获取用户的情感信息。
通过研究这些信息，企业可以更好地了解用户的需求和喜好，从而提供更加符合用户情感需求的产品和服务。
短视频平台用户行为分析与改进策略
短视频平台用户行为分析与改进策略随着移动互联网的快速发展，短视频平台以其独特的内容形式和便捷的传播方式受到了广大用户的追捧。
短视频平台内涵盛宴的同时也存在一些问题，例如用户行为不规范、内容质量参差不齐等。
本文将从不同角度对短视频平台用户行为进行分析，并提出改进策略，希望能够引导用户形成良好的使用习惯，促进短视频平台的健康发展。
一、用户行为分析短视频平台用户行为包括上传、观看、评论、点赞、分享等多个维度。
从上传内容来看，用户更倾向于分享生活琐事、搞笑短片和美食制作等内容。
观看方面，用户通常喜欢短时长、有创意的视频，特别是涉及娱乐、美容、健身等领域。
在评论和点赞方面，用户往往更倾向于追随主流话题和意见，而分享则是向朋友展示自己的兴趣和品味。
二、用户行为问题虽然短视频平台大受欢迎，但用户行为方面也存在一些问题。
首先，部分用户上传低质量甚至低俗内容，这不仅降低了平台的整体质量，也不利于用户的精神及道德修养。
其次，一些用户习惯性只看不回，使得平台留存率不高，带来了用户流失的问题。
还有一些用户在评论和点赞时存在盲从的现象，只关注他人的意见而忽略自己的判断。
三、用户需求分析为了了解用户的需求，短视频平台应当注重收集用户反馈和数据分析。
通过用户访谈、问卷调查以及用户行为数据分析等手段，了解用户对平台的期望和需求。
通常来说，用户希望在短视频平台上获得有趣、有用、有价值的内容，并希望能够与其他用户进行交流和互动。
四、内容质量提升策略为了改善短视频平台上的内容质量，平台应加强对上传内容的审核和管理。
提高审核门槛，设立严格的内容准入标准，限制低质量和低俗内容的传播。
引入机器学习和人工智能技术，自动识别和过滤低质量内容。
同时，鼓励优质内容创作者，提供相应的激励和奖励机制，以吸引更多优质内容的产生和发布。
五、用户行为引导策略为了引导用户形成良好的使用习惯，短视频平台可以采取一些措施。
首先，通过推荐系统向用户推荐符合其兴趣和需求的内容，增加用户留存率。
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视频流媒体用户感知研究与分析思路------基于四川某地网络SEQ指标统计某地移动诺基亚精品网优化项目组李青春2017-7-28目录一、视频流媒体背景 (3)二、视频流媒体的播放流程 (3)三、客户感知模型与KQI (4)3.1 客户感知模型的建立 (4)3.2 视频流媒体模型测试验证 (5)3.3 客户感知KQI定义 (7)四、影响视频感知的因素 (8)五、清晰度与感知 (10)六、SP与感知 (14)6.1 主流SP的感知指标对比 (14)6.2 主流SP的重要技术对感知影响 (15)七、速率与感知 (16)八、网络质量与感知 (18)8.1 下游丢包率与卡顿 (18)8.2 用户数与感知 (19)九、终端与感知 (21)十、某地网络视频用户模型与感知评估 (22)10.1 视频流媒体归一单用户速率的推算 (22)10.2 随时随地5M速率与归一化单用户下载速率 (24)10.3 网络负荷与感知扩容 (24)一、视频流媒体背景视频流媒体服务凭借着生动而又直观的画面，丰富的表现形式和娱乐性的优势，深受用户的喜爱。
手机用户由早期浏览网页文字逐渐向多媒体视频业务发展。
视频业务不仅丰富了人们的业余生活，也创造了一系列相关产业发展。
目前，国内主流视频类APP（腾讯、爱奇艺、优酷、搜狐、等）均是基于TCP/HTTP协议的OTT视频，OTT视频是指基于HTTP协议和开放互联网的视频服务，同传统的IPTV视频协议栈（基于UDP/RTP的MPEG-TS视频码流）不同，OTT视频采用标准HTTP/TCP协议来递送媒体数据，OTT下载流媒体播放采用标准HTTP 协议来在Web服务器和客户端之间递送媒体数据，而HTTP又承载于TCP之上。
OTT视频也是本次用户视频感知研究分析的目标对象。
二、视频流媒体的播放流程当用户使用客户端在线播放视频，客户端会向服务器请求相应的视频信息，服务器响应请求下发视频的相关信息，客户端根据获得的视频下载地址发起资源下载请求，服务器响应资源请求消息即发送相应的视频数据。
当客户端收到的视频数据超过初始缓冲门限后，客户端即可一边进行下载一边播放视频。
整个视频流程如下图所示：整个视频在线播放过程包括接入无线网络过程、DNS过程、TCP建链拆链、HTTP业务过程，整个OTT视频的完整的信令流程包括多个TCP流。
视频流媒体播放关键步骤如下：0) 终端接入网络，建立默认承载，激活PDP文本，打开视频客户端或网页。
1) 用户选择视频点击视频播放按钮，DNS请求得到视频serve的IP地址，终端向视频IP发送TCP连接请求；2) 终端收到HTTP 200 OK响应，SP服务器响应请求返回script，包括视频的文件大小，播放时间，下载地址等视频相关信息；3) 终端的客户端开始接收视频流媒体，当数据达到阈值（客户端内部值，认为下载的视频量足够初始播放），开始播放，（如果速率够高，则无4、5过程，无间断一直播放）；4) 终端缓存区无数据，视频卡顿；5) 终端缓存数据达到阈值，重新开始播放；6) 终端收到最后一个带净荷的视频流媒体数据包；7) 传输视频数据的TCP链路释放。
三、客户感知模型与KQI3.1 客户感知模型的建立为了更好的理解视频播放的过程，本文创建箱体模型。
通过水箱水量的大小，进出水速度的大小来映射播放的各个阶段和出现问题的情况，深入的理解KQI的指标含义。
箱体模型解释：（1）、播放初始阶段，进水口进水，当缓冲池水达到一定量（门限阀值）时，开始出水（播放视频），如果进水口速率一直为0 ，或视频请求没有回应或无法建立TCP连接，则播放失败，播放成功率下降。
（1）、当平均出水速度（播放速率=码流速率，不同清晰度，播放速率值不同）大于平均进水速度（平均下载速率），且当缓冲池中水量不够播放时，出现断流（卡顿）。
（2）、当平均进水速度大于平均出水速度，缓冲池满，则停止进水，当缓冲池水量降低到一定阀值时，再次进水；出水口则一直处于出水状态（播放状态）。
（3）、缓冲池大小由SP客户端设置，通过测试对比，爱奇艺的缓冲池要大于腾讯，爱奇艺缓冲池满关闭下载时可以再播放5分钟，而腾讯缓冲池满关闭下载时可以播放1分钟，他们的初始缓冲约为10M左右，即下载到10M时，客户端开始初始播放，此时进水口继续进水，直到水满，则停止进水；出水口在缓存池中有水的情况，连续出水。
3.2 视频流媒体模型测试验证为了验证以上模型的可靠性和合理性，对主流视频客户端进行测试验证。
本次测试分为好点测试和差点测试。
从上表中的测试数据中可以看出：（1）不同清晰度的视频，每次缓存包的大小不同，清晰度越高，缓存包就越大。
注意，此时的缓存包不等同于初始缓存数据包，初始缓存数据包约10MB左右（清晰度小的，初始包也小）。
每种清晰度下载数据包的时间间隔随资源、环境以及其他影响因素有关，假设其他影响因素在同一时间内不变的情况下，无线环境越差，下载包间隔的时间就越短（即下载的时间就越长，速率就越低）。
（2）不同清晰度的视频，下载速率不同（数据包越小下载速率越低）。
猜测1：是由于速率爬升的原因，结果发现具体数据并不是完全如此，猜测2的结论不成立。
以下图说明（假设是速率爬升的问题，那么不同清晰度速率爬升的速率应该是一致的，实际上并不是，1080p 在2个单位时间内就到达了80mbps以上，而其他清晰度在3个时间单位内都没有达到20M 以上）。
猜测2：视频媒体在向服务器请求时，服务器分配了关于视频流对应的带宽，在网络侧能达到这个带宽的情况下，速率能满足最大值。
清晰度不同，服务器给予的带宽也不同。
（3）当下载速率远高于播放速率（出水速率）时，视频不会卡顿。
若无线环境不稳定导致下载速率在较长时间内低于播放速率，缓存区水已经放干，池中无水可放则出现卡顿。
当下载速率刚好等于播放速率且保持稳定，视频卡顿几率变小。
实际情况是：下载速率往往波动较大，很难保持稳定，因此就需要有一定的下载提前量（即缓冲池中一直保持一定存量的水，在速率不能满足播放速率时，依然有水可放）。
这个测试结果与箱体模型一致（4）在对比腾讯视频和爱奇艺客户端时发现，同一个电影，客户端对清晰度的定义不同，相同清晰度**p的视频，爱奇艺感知更好，画面更细腻。
（这个对码流的影响较大，因此不同清晰度对应的码流速率应随视频客户端而变化）。
以往以视频清晰度作为下载速率的推论，应该随码流的变化而变化，清晰度对应的下载速率是一个波动范围值，而不是一个恒定值（为了研究客观有说服力，下文以主流客户端的典型码流作为研究对象）。
根据以上测试分析，箱体模型的建立是正确的、可行的，对分析视频流媒体具有指导意义。
下图举例不同清晰度视频观看过程中，下载数据包的情况，横轴刻度为1.3s一个单位，纵轴高度为速率。
（颜色代表不同清晰度视频，颜色块的大小，代表补充缓存数据包的大小）不同清晰度缓存包下载情况下载卡顿时速率的变化情况（与上图不同的是此图时长较长，块状成为针状）经过大量测试和SEQ指标对比，箱体模型可以合理准确的解释视频流观看过程中的各种现象。
同时也附带发现缓冲池越小越容易卡顿，爱奇艺和腾讯视频对比，腾讯视频卡顿几率大。
SP客户端的下载策略、播放机制也会影响到卡顿。
3.3 客户感知KQI定义客户感知指标KQI有三个方面：接入性、完整性和流畅度，KQI指标6个，关键指标为播放成功率、卡顿和缓冲时延（速率的快慢直接影响卡顿感知），具体如下：网络视频业务体验质量评价指标模型KQI指标不同于网优KPI指标，我们常说的KPI指标是由无线系统采集、汇聚、生成的网络关键指标，考察的是系统性能问题，而KQI指标重在客户感知，在体验感知开始后体验结束的过程中，考察了系统性能对用户的影响，是多个系统，多个节点综合而来，如木桶盛水量的多少取决于最短的桶板一样，端到端中瓶颈节点直接影响用户感知。
四、影响视频感知的因素在端到端视频媒体流中，每个节点都有可能成为木桶中最短的那块木板。
从节点上分为SP服务商（如腾讯视频、爱奇艺视频）、核心网元、传输网、无线网和终端。
每个网元对视频感知的影响因素如下鱼骨图所示。
从无线网络优化的角度考虑，无线网中小区负荷、弱覆盖、干扰、容量配置、频繁切换、设备健康度等都会可能成为影响用户感知的因素之一。
在TOP小区处理中，需要把这些信息列出来进行比对和处理。
某地网络不同节点的卡顿占比情况如下：五、清晰度与感知视频的清晰度各个客户端定义不一致相同（测试中发现腾讯和爱奇艺相同清晰度480p，观看感知上，爱奇艺视频比腾讯视频要清晰，细节展示更细腻），从SEQ数据库中提取的清晰度主要包括小于360P、360P、480P、720P、1080P，一般数值越大，清晰度越高。
通俗的讲480P称为普清，720P称为高清，1080P称为全高清（超清）（腾讯视频把480p称高清，720p称超清）。
不同的清晰度，在播放时，每帧呈现的细节不一样，对用户的感受也不同。
从指标“播放停顿_码率过高”的次数可以看出用户希望看到更清晰的视频，即便网络可能会卡顿，在用户容忍的范围内仍然被播放。
通过SEQ平台提取某地网络清晰度与客户感知的关联趋势，清晰度越大的视频被点击的次数最少，初始缓冲时延也越大，客户卡顿感知度越差。
（猜测：低清晰度视频占比高的可能原因有：视频源本身清晰度低，如微信小视频；也有可能是用户或客户端为播放流畅，选择了低清晰度的视频源）清晰度对应的下载速率小于360P 360P 480P 720P清晰度对应的卡顿频次清晰度对应的初始播放成功率清晰度对应的初始缓冲时延六、SP与感知6.1 主流SP的感知指标对比根据SEQ数据分析，四川省SP视频播放时长、播放次数较高的客户端有腾讯视频、爱奇SP服务商对比分析看，优酷的整体感知比较好，乐视的视频感知最差（而某地网络中乐视视频的播放占比要高于全省平均值，影响了某地视频感知的排名），腾讯和爱奇艺对比看爱奇艺的速率要快，但是点播成功率较低（这与视频源也存在关系，爱奇艺有较多是网络上的视频，非服务器的视频，观看此类视频时需要从真实IP获取视频资源，时延加长）腾讯视频爱奇艺优酷乐视6.2 主流SP的重要技术对感知影响6.2.1 SP服务商使用P2P播放技术P2P流媒体指的是加入P2P技术的网络视频。
P2P流媒体有效解决了传统网络电视对用户带宽、服务器负载的高要求，采用P2P技术后，每个流媒体用户也是一个P2P的一个节点。
用户可以根据他们的网络状态和设备能力与一个或几个用户建立连接来分享数据，自己在下载视频数据的同时，也在上传视频数据，分享给其它用户。
这种连接能减少服务器的负担和提高每个用户的视频流畅度。
P2P技术在流媒体应用中特别适用于一些热门事件，即使是大量的用户同时访问流媒体服务器，也不会造成服务器因负载过重而瘫痪。