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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119729056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411893529.0，技术领域涉及：H04N21/2385；该发明授权一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法是由谭小彬;谢朋;杨锋;郑烇;杨坚设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法，涉及计算机网络技术领域，基于同时播放设定视频的用户，将设定视频输入到已训练完成后的带宽分配模型中，以输出用户的带宽分配策略；带宽分配模型的训练过程如下：事先规定N个设定视频作为优化目标；基于网页细粒度识别模块和用户QoE识别模块获取设定视频和QoE，对于一个设定视频和一组设定带宽，其对应QoE的值唯一，利用循环神经网络拟合QoE与带宽函数；以最大化N个设定视频的用户QoE值总和作为终目标，结合所的设置约束和边界条件以及QoE与带宽函数，基于贝叶斯优化得到最优的带宽分配策略；该运营商带宽分配方法，提高了带宽分配的准确性和实效性。

本发明授权一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络视频流量QoE识别的运营商带宽分配方法，其特征在于，基于同时播放设定视频的用户，将设定视频流量信息与预测带宽信息输入到已训练完成后的带宽分配模型中，以输出用户的带宽分配策略； 所述带宽分配模型的训练过程如下： 步骤一、事先规定N个设定视频作为优化目标，选择每个视频的前k秒进行优化，以对齐视频长度； 步骤二、将网页细粒度识别模块以及用户QoE识别模块布置在网络出口节点，基于网页细粒度识别模块对多流网络流量进行筛选得到设定视频，用户QoE识别模块的识别间隔时间记为秒，在秒的视频长度中，共识别次QoE； 步骤三、监测用户的带宽，基于用户QoE识别模块的识别间隔时间与视频网站切换分辨率的时间长度一致，得到次监测的带宽，对于一个设定视频和一组设定带宽，其对应的值唯一，从而利用循环神经网络拟合QoE与带宽函数； 步骤四、以最大化N个设定视频的用户QoE值总和作为终目标，结合所设置的约束和边界条件以及QoE与带宽函数，基于贝叶斯优化得到最优的带宽分配策略； 在步骤四中，终目标具体为： 其中，为设定视频的索引，为观看第个设定视频的用户量，为第个设定视频需要分配的带宽，为对第个设定视频识别的QoE； 在步骤四中，基于贝叶斯优化得到最优的带宽分配策略，具体为： 假设给定带宽分配方案Z，基于高斯过程构建目标函数的预测模型，预测模型以带宽分配方案Z作为输入，从而输出预测的均值和不确定性，表示要最大化的QoE值，高斯过程的预测模型为； 基于引入约束和边界条件的采集函数选择下一个需要评估的带宽分配方案，使用优化算法对采集函数进行优化，从而得到最大化当前解相对于最优解的改进值，将该改进值对应的带宽分配方案作为最优的带宽分配策略； 引入约束和边界条件的采集函数，具体为： 其中，为引入约束和边界条件的采集函数对应的当前解相对于最优解的改进值，为未引入约束和边界条件的采集函数对应的当前解相对于最优解的改进值，为当前轮次最优带宽分配方案，和分别是标准正态分布的累积分布函数和概率密度函数，为每个设定视频所分配到的带宽之和小于等于总带宽的约束条件，为每个设定视频分配到的带宽小于等于总带宽的边界条件，为每个设定视频分配到的带宽不为负的边界条件，表示约束和边界条件发生的概率。

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