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Correlating QoE and Technical Parameters of an SAP System in an Enterprise Environment

机译：企业环境中SAP系统的QoE和技术参数的关联

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The impact of waiting times on the Quality of Experience (QoE) in enterprise and working environments has not been in the focus of current research. This mostly stems from two factors: i) the high complexity of enterprise systems exacerbates the exact monitoring of relevant application response times on user granularity and ii) disturbances of the day-to-day business by user studies resulting in additional costs due nonproductive times. This paper approaches these challenges by combining non-intrusive application monitoring of response times and subjective user ratings on the perceived application performance. We evaluate the possibility of predicting the QoE based on the objective measurements using different machine learning approaches. The results imply a high correlation for specific users, but do not allow to derive a generic model.

机译：等待时间对企业和工作环境中的体验质量（QoE）的影响尚未成为当前研究的重点。这主要是由于两个因素：i）企业系统的高度复杂性加剧了对用户粒度相关应用程序响应时间的精确监控，并且ii）用户研究对日常业务的干扰导致非生产时间带来的额外成本。本文通过将响应时间的非侵入式应用程序监视与对感知到的应用程序性能的主观用户评级相结合，来应对这些挑战。我们使用不同的机器学习方法，根据客观测量结果评估预测QoE的可能性。结果暗示了特定用户的高度相关性，但不允许导出通用模型。

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来源
《International Teletraffic Congress》|2016年|34-36|共3页
会议地点
作者
Kathrin Borchert; Matthias Hirth; Thomas Zinner; Decebal Constantin Mocanu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Business; Monitoring; Time factors; Delays; Support vector machines; Data models;

机译：业务;监控;时间因素;延迟;支持向量机;数据模型;

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