CN103703825B - 以应用为基础在终端上输出估计的QoE的方法 - Google Patents

以应用为基础在终端上输出估计的QoE的方法 Download PDF

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Abstract

总体上公开了用于在上面能运行多个应用的终端上输出关于估计的QoE的实现方式和技术。可以通过以应用为基础执行QoE估计来得到估计的QoE。

Description

以应用为基础在终端上输出估计的QoE的方法
背景技术
除非这里另外指明，否则本部分中描述的方法不是本申请中的权利要求书的现有技术并且不因为被包括在本部分中而被允许成为现有技术。
对于想要使用终端上的特定应用的用户，有用的是得知如果在终端上实际执行应用则能得到多高的QoE。
因此，期望提供在终端上输出关于估计的QoE的信息的有用方式。
发明内容
根据实施方式，提供了一种在终端上输出关于估计的QoE的信息的方法。所述方法可以包括：以应用为基础（on an application basis）执行QoE估计；基于QoE估计，在终端上输出关于估计的QoE的信息。
附图说明
在说明书的总结部分中具体指出和清楚声明了主题。根据下面结合附图的描述和随附权利要求书，将变得更充分地清楚本公开的以上和其它特征。理解的是，这些附图只是示出根据本公开的数个实施方式，因此将不被视为限制本公开的范围，将通过使用附图另外具体和详细地描述本公开。
[图1]图1示出云计算的概念图。
[图2]图2是用于示出终端10所执行的处理的流程图。
[图3]图3是用于示出终端10的显示器12上显示的信息的示例的示图。
[图4]图4是用于示出应用“网络相册”的QoE估计的示例的示图。
[图5]图5是用于示出应用“视频分发”的QoE估计的示例的示图。
[图6]图6是用于示出应用“IP电话”的QoE估计的示例的示图。
[图7]图7是用于示出设置在估计QoE的过程中使用的标准的方式的示例的流程图。
[图8]图8是用于示出终端10的配置的示例的功能框图。
[图9]图9是用于示出今后动作预测部分102和QoE估计触发部分104的操作的示例的流程图。
[图10]图10是用于示出今后动作预测部分102和QoE估计触发部分104的操作的另一个示例的流程图。
具体实施方式
下面的描述阐述了各种示例连同具体细节，以提供对要求保护的主题的彻底理解。然而，本领域的技术人员应该理解，可以在没有这里公开的一些或更多具体细节的情况下实践要求保护的主题。另外，在一些情形下，为了避免不必要地混淆要求保护的主题，不描述熟知的方法、过程、系统、组件和/或电路。
在下面的具体实施方式中，参照形成其一部分的附图。在附图中，除非上下文另外指出，否则类似的符号通常表示类似的组件。具体实施方式、附图和权利要求书中描述的示例性实施方式不意在成为限制。在不脱离这里呈现的主题的精神或范围的情况下，可以利用其它实施方式，并且可以做出其它改变。应该容易理解，如这里总体描述和附图中示出的本公开的多个方面可以在各种不同的配置中被布置、替换、组合和设计，所有这些都被明确设想到并且构成本公开的一部分。
图1示出云计算的概念图。如图1中所示，终端10的用户可以在云20中或者借助云20享用诸如电子邮件、日历等的各种应用。
终端10可以是任何类型。终端10可以是智能电话、平板、膝上型电脑、台式计算机等。
云20可以是包括性元件，其包括将被终端10访问的通信网络的元件。换句话讲，云20可以包括使得应用能够在终端10上运行的元件。云20可以包括互联网和各种服务供应商，诸如[Google]、[Yahoo]等。
终端10可以被配置成以应用为基础执行QoE估计。具体地，终端10可以被配置成以应用为基础针对可以在终端10上运行的各个应用估计QoE（体验质量，Quality ofExperience）。
这里，应用的QoE（体验质量）可以取决于诸如无线接入网络的状态、核心网络的状态和云20内部的状态的因素。QoE可以指示用户要求的通信质量。因此，对于不同的应用，QoE可能会有所不同。另外，对于不同的用户，QoE可能会有所不同。
估计应用的QoE的方式可以是各种各样的。可以使用任何方式，只要它可以以应用为基础估计QoE即可。下文中，描述估计应用的QoE的方式的一些示例。
终端10可以被配置成在终端的显示器上输出关于各个应用的估计的QoE的信息。所述信息可以按各种方式输出。例如，可以在终端的显示器上直接显示各个应用的估计的QoE。下文中，描述输出关于各个应用的估计的QoE的信息的方式的一些示例。
图2是用于示出终端10所执行的处理的流程图。
在步骤200中，可以以应用为基础执行QoE估计。例如，如果存在四个应用，则可以分别针对这四个应用中的每个执行QoE估计。这四个应用中的每个的QoE估计的时间可以是任意的。例如，这四个应用中的每个的QoE估计可以作为批处理接连执行或者随时间流逝以一定间隔执行。
可以使用标准执行QoE估计。对于不同应用，标准可以是不同的。因此，可以以应用为基础设置标准。可以预先设置标准作为默认标准。可以基于终端的用户数据设置标准。用户数据可以包括指示终端10的用户的需要或喜好的信息。可以从用户实际操作终端10期间得到的数据按统计学导出这种信息，或者可以直接由用户输入这种信息。例如，可以根据用户的输入来校正默认标准。
在步骤202中，可以在终端的显示器上输出关于各个应用的估计的QoE的信息。当应用的QoE估计已完成时，可以输出（更新）关于应用的估计的QoE的信息。因此，可以在不同时间输出（更新）关于各个应用的估计的QoE的信息。可以在终端10上实际运行应用之前输出（更新）关于应用的估计的QoE的信息。
图3是用于示出终端10的显示器12上显示的信息的示例的示图。在图3中，举例来说，可以在终端10上运行七个应用（电子邮件、网络相册、地图、视频分发、IP电话、日历和街景）。
如图3中所示，终端10可以被配置成显示图标14a-14g。图标的数量可以取决于应用的数量。可以设置图标14a-14g用于启动对应的应用。换句话讲，图标14a-14g可以是对应应用的启动器。当激活对应的图标14a-14g时，可以启动各个应用。可以通过点击操作、触摸操作等实现图标14a-14g的激活。图标14a-14g可以包括指示对应应用的字母或图示，如图3中所示。
终端10可以被配置成根据QoE估计来改变终端10上显示的图标的颜色。例如，“蓝色”可以指示“非常好”的QoE，“绿色”可以指示“好”的QoE，“黄色”可以指示“中等”的QoE，“红色”可以指示“差”的QoE，“灰色”可以指示“不可用”的QoE。例如，如果与图标14a关联的应用“电子邮件”的估计的QoE是“好”，则图标14a的颜色可以变成黄色。采用这种布置，可以容易地按照颜色来区分估计的QoE。
注意的是，就网址或电子邮件而言，可以用链接取代图标14a-14g。经常在网址或电子邮件上设置链接。在这种情况下，链接用作用于运行应用的启动器。因此，在这种情况下，可以根据对应应用的估计的QoE改变状态链接，诸如链接的颜色。
图4是用于示出应用“网络相册”的QoE估计的示例的示图。应用“网络相册”可以是用于浏览（查看）云20中的图片（照片）的应用。可以使用应用“网络相册”与诸如朋友和家人的特定方共享特定图片。
可以通过下面的步骤1-3执行应用“网络相册”的QoE估计。
在步骤1中，终端10可以请求浏览云20中的图片。具体地，终端10可以向云20发出对图片的测试数据的请求。测试数据可以是如图4中示意性示出的正常图片的一部分。换句话讲，测试数据的数据大小可以小于正常图片的数据大小。可以特别为QoE估计准备测试数据。
在步骤2中，云20可以将所请求的图片传送到终端10。换句话讲，终端10可以从云20接收图片的测试数据。
在步骤3中，终端10可以测量在终端10处请求和接收图片的测试数据之间的传送时间。
在步骤4中，终端10可以基于测得的传送时间估计应用“网络相册”的QoE。例如，测得的传送时间和标准之间的关系可以是估计QoE的基础。如果测得的传送时间比符合标准的传送时间短得足够多，则可以估计QoE是“非常好”。如果测得的传送时间比符合标准的传送时间短但短得不足够多，则可以估计QoE是“好”。类似地，如果测得的传送时间比符合标准的传送时间长得相当多，则可以估计QoE是“差”。如果测得的传送时间比符合标准的传送时间长但长得不相当多，则可以估计QoE是“中等”。如果在终端10处不能接收到图片的测试数据，则可以估计QoE是“不可用”。当估计的QoE高（诸如“非常好”或“好”）时，可以推荐用户浏览高质量图片。另一方面，当估计的QoE低（诸如“差”）时，可以推荐用户浏览低质量图片。
图5是用于示出应用“视频分发”的QoE估计的示例的示图。应用“视频分发”可以是用于浏览（查看）云20中的视频的应用。应用“视频分发”可以是诸如[YouTube]。
可以通过下面的步骤1-3执行应用“视频分发”的QoE估计。
在步骤1中，终端10可以请求浏览云20中的视频。具体地，终端10可以向云20发出对视频的测试数据的请求。测试数据可以是如图5中示意性示出的正常视频的一部分。换句话讲，测试数据的数据大小可以小于正常视频的数据大小。可以特别为QoE估计准备测试数据。
在步骤2中，云20可以将所请求的视频传送到终端10。换句话讲，终端10可以从云20接收视频的测试数据。
在步骤3中，终端10可以测量在终端10处请求和接收视频的测试数据之间的传送时间。终端10还可以测量传送期间的数据包损失率。
在步骤4中，终端10可以基于测得的传送时间和数据包损失率估计应用“视频分发”的QoE。例如，测得的传送时间和数据包损失率与标准之间的关系可以是估计QoE的基础。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率少得足够多，则可以估计QoE是“非常好”。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率少但少得不足够多，则可以估计QoE是“好”。类似地，如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率多得多，则可以估计QoE是“差”。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率多但不是多得多，则可以估计QoE是“中等”。如果在终端10处不能接收到视频的测试数据，则可以估计QoE是“不可用”。当估计的QoE高（诸如“非常好”或“好”）时，可以推荐用户浏览高质量视频。另一方面，当估计的QoE低（诸如“差”）时，可以推荐用户浏览低质量视频。
图6是用于示出应用“IP电话”的QoE估计的示例的示图。应用“IP电话”可以是使用IP（互联网协议）进行电话服务的应用。
可以通过下面的步骤1-3执行应用“IP电话”的QoE估计。
在步骤1中，终端10可以请求发送云20中的语音。具体地，终端10可以向云20发出对语音的测试数据的请求。测试数据可以是如图6中示意性示出的正常语音的一部分。换句话讲，测试数据的数据大小可以小于正常语音数据的数据大小。可以特别为QoE估计准备测试数据。
在步骤2中，云20可以将所请求的语音数据传送到终端10。换句话讲，终端10可以从云20接收语音的测试数据。
在步骤3中，终端10可以测量在终端10处请求和接收语音的测试数据之间的传送时间。终端10还可以测量传送期间的数据包损失率。
在步骤4中，终端10可以基于测得的传送时间和数据包损失率估计应用“IP电话”的QoE。例如，测得的传送时间和数据包损失率与标准之间的关系可以是估计QoE的基础。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率少得足够多，则可以估计QoE是“非常好”。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率少但少得不足够多，则可以估计QoE是“好”。类似地，如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率多得多，则可以估计QoE是“差”。如果测得的传送时间和数据包损失率比符合标准的传送时间和数据包损失率多但不是多得多，则可以估计QoE是“中等”。如果在终端10处不能接收到语音的测试数据，则可以估计QoE是“不可用”。
注意的是，在图4至图6中示出的示例中，可以使用除了传送时间和数据包损失率之外的任何质量因素。例如，质量因素可以是与QoS（服务质量）相关的任何因素，诸如，S/N。另外，可以使用传送时间和数据包损失率的波动作为质量因素。类似地，可以使用传送时间和数据包损失率的标准差或方差作为质量因素。
图7是用于示出设置在估计QoE的过程中使用的标准的方式的示例的流程图。处理程序可以由终端10执行。当请求标准的变化时，可以启动处理程序。可以请用户确定当应用终止时是否要变化标准。如果用户感到关于针对现在终止的应用的QoE的输出信息与用户体验不对应，则用户可以变化标准。注意的是，可以经由任何用户接口向终端10输入任何用户数据。
在步骤700中，可以确定是否用数值请求变化标准。如果用数值请求变化标准，则处理程序进行到步骤702。否则，处理程序进行到步骤704。
在步骤702中，可以输入来自用户的数值。换句话讲，终端10可以接收指示数值的用户输入。
在步骤704中，可以输入来自用户的QoE。换句话讲，终端10可以接收指示用户评估的QoE的用户输入。输入的QoE可以是基于用户的实际体验。以此方式，可以基于应用的运行，积累来自用户的QoE的数据。可以以应用为基础将来自用户的QoE的数据存储在存储器（数据库）中。换句话讲，可以存储QoE的数据，使得它与对应的应用相关联。
在步骤706中，可以基于积累的来自用户的QoE的数据，执行统计估计。可以执行统计估计以估计终端10的用户的需要或喜好。例如，可以执行统计估计以确定哪个质量因素对QoE的影响最大。
在步骤708中，可以基于数值更新（调整）标准。例如，根据用户输入，可以使标准更严格或更宽松。可以基于统计估计更新（调整）标准。例如，如果统计估计指示用户在应用“视频分发”中将速度放在首要位置，则可以使与传送时间相关的标准更严格。
图8是用于示出终端10的配置的示例的功能框图。注意的是，可以独立于上述其它示例实现图8中示出的示例。
终端10可以包括今后动作预测部分102和QoE估计触发部分104。
今后动作预测部分102可以预测用户今后的动作。换句话讲，今后动作预测部分102可以预测终端10的用户今后使用哪个（些）应用。例如，今后动作预测部分102可以预测在预定时间内终端10的用户将使用哪个（些）应用。可以设置预定时间，使得它比执行QoE估计所需的时间长。
QoE估计触发部分104可以确定执行QoE估计的时间。QoE估计触发部分104可以按预定间隔触发QoE估计。可以用计时器106测量所述预定间隔。另外，QoE估计触发部分104可以响应于用户指令触发QoE估计。可以经由用户接口108输入用户指令。
另外，QoE估计触发部分104可以基于今后动作预测部分102的预测触发QoE估计。换句话讲，QoE估计触发部分104可以确定接下来将执行哪个应用的QoE估计并且确定开始QoE估计的时间。触发（开始）应用的QoE估计的时间可以使得在实际运行应用之前输出关于基于QoE估计的估计的QoE的信息。
图9是用于示出今后动作预测部分102和QoE估计触发部分104的操作的示例的流程图。
在步骤902中，今后动作预测部分102可以预测在终端10上将运行应用的次序。今后动作预测部分102可以基于统计信息130预测所述次序。可以基于用户过去的动作积累统计信息130。
在终端10上将运行应用的次序可能存在规律。举例来说，可以存储下面的动作模式作为统计信息130。
动作模式1：通电（或激活）-电子邮件（接收）-日历-IP电话-地图-街景-IP电话-电子邮件（接收）；
动作模式2：通电（或激活）-电子邮件（接收）-浏览器-电子邮件（发送）-网络相册；
动作模式3：通电（或激活）-电子邮件（接收）-网络相册-IP电话-浏览器-日历；和
动作模式4：通电（或激活）-电子邮件（接收）-IP电话-浏览器-日历。
可以存储这类动作模式，使得它们与诸如时间（早上、下午、晚上、工作日、周末、假日等）、位置（室外、室内、火车上等）的情形或情况相关联。在这种情况下，今后动作预测部分102可以基于当前的情形或情况预测动作模式。另外，今后动作预测部分102可以简单地预测最频繁检测到的动作模式。
在步骤904中，QoE估计触发部分104可以根据步骤902中预测的次序，确定各个应用的QoE估计的次序。换句话讲，QoE估计触发部分104可以根据步骤902中预测的次序，触发各个应用的QoE估计。例如，如果预测到动作模式1，则QoE估计触发部分104可以首先触发应用“电子邮件”的QoE估计，再触发应用“日历”的估计，等等。
可以按上述方式在终端上输出QoE估计的结果。
图10是用于示出今后动作预测部分102和QoE估计触发部分104的操作的另一个示例的流程图。
在步骤1002中，今后动作预测部分102可以预测在终端10上运行各个应用的概率。
今后动作预测部分102可以基于统计信息130预测所述概率。统计信息130可以是基于用户过去的动作积累的。
例如，今后动作预测部分102可以基于各个应用的使用频率简单地预测所述概率。在这种情况下，今后动作预测部分102可以简单地预测最频繁使用的应用的最高概率。
今后动作预测部分102可以基于关于当前使用的应用的信息140和统计信息130来预测概率。例如，在动作模式1-4被作为统计信息130存储的情况下，在使用用于接收电子邮件的应用“电子邮件”之后，可以接下来使用四个应用，即，日历、浏览器、网络相册和IP电话。因此，今后动作预测部分102可以增加关于这四个应用的概率。在这种情况下，今后动作预测部分102可以比较这四个应用的使用频率，以确定它们之中具有最高概率的应用。
今后动作预测部分102可以基于关于电子邮件内容的信息140预测所述概率。电子邮件内容可以是当前在终端10上打开（显示）的电子邮件的内容。换句话讲，电子邮件内容可以是终端10的用户当前正在浏览的电子邮件的内容。电子邮件内容可以包括日期信息、日程查询等。电子邮件内容可以包括网络链接。电子邮件内容可以包括附在其中的图片文件和附在其中的视频文件。电子邮件内容可以包括在有或没有IP电话号码的情况下请求通话的消息。可以由终端10的分析器分析这些内容。在这种情况下，如果电子邮件内容包括日期信息、日程查询等，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“日历”的概率增加。类似地，如果电子邮件内容包括网络链接，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“浏览器”的概率增加。如果电子邮件内容包括图片文件，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“网络相册”的概率增加。如果电子邮件内容包括视频文件，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“视频分发”的概率增加。如果电子邮件内容包括请求通话的消息，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IP电话”的概率增加。
今后动作预测部分102可以基于关于网络内容的信息140预测所述概率，像电子邮件内容的情况一样。
今后动作预测部分102可以基于关于日期和时间的信息140预测所述概率。在周末（即，周六和周日）的情况下，今后动作预测部分102可以预测例如应用“音乐”、“游戏”、“导航”、“网络相册”和“新闻（尤其是综合、经济新闻）”的概率增加。在工作日的情况下，今后动作预测部分102可以预测例如应用“新闻”的概率增加。在早上的情况下，今后动作预测部分102可以预测例如应用“日程表”、“电子邮件（读）”和“新闻（尤其是天气、交通信息）”的概率增加。在下文或傍晚的情况下，今后动作预测部分102可以预测例如应用“电子邮件（写）”的概率增加。在晚上的情况下，今后动作预测部分102可以预测例如应用“音乐”、“游戏”、“导航”、“网络相册”和“新闻（尤其是综合、经济新闻）”的概率增加。
今后动作预测部分102可以基于来自安装在终端10中的传感器的信息120预测所述概率。来自传感器的信息120可以是指示终端10所处环境这样的信息。例如，传感器可以包括GPS接收器、加速计（或振动传感器）、照度传感器、麦克风传感器（接口）、电源连接传感器（接口）和耳机连接传感器（接口）中的至少一种。
例如，今后动作预测部分102可以基于来自GPS接收器的信息判定终端10的用户是移动的还是静止的。如果用户是移动的，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“电子邮件”和“IPTV”的概率增加。另一方面，如果用户是移动的，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IP电话”的概率降低。如果用户是静止的，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“TV会议”、“浏览器（网络）和“IP电话”的概率增加。
可以交叉参照来自GPS接收器的信息和地图信息来推导用户（即，终端100）的位置。换句话讲，可以使用汽车导航领域中使用的地图匹配技术。如果用户在火车上，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IPTV”、“电子邮件”和“Twitter”的概率增加。如果用户正沿着道路走，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IP电话”、“无线电”、“地图”和“街景”的概率增加。如果用户正在开车，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“导航”的概率增加。如果用户在图书馆，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“电子邮件”和“地图”的概率增加。另一方面，如果用户在图书馆，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IP电话”和“TV会议”的概率降低。如果用户在银行，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“新闻（尤其是股票、外汇）”、“IP电话”和“电子邮件”的概率增加。注意的是，可以如上述的GPS接收器的情况一样地使用加速计。
今后动作预测部分102可以确定终端10的用户是在室外环境、室内环境还是黑暗环境中。如果用户在室外环境中，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“导航”、“地图”和“街景”的概率增加。如果用户在室内环境中，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“浏览器”、“游戏”、“电子邮件”、“Twitter”和“IPTV”的概率增加。如果用户在黑暗环境中，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“音乐”的概率增加。
今后动作预测部分102可以基于麦克风传感器检测到的声音判定用户是在火车上还是正在开车。如果用户在火车上，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IPTV”、“电子邮件”和“Twitter”的概率增加。如果用户正在开车，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“导航”的概率增加。
另外，如果麦克风连接到终端10，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IP电话”的概率增加。类似地，如果耳机连接传感器检测到耳机连接到终端10，则今后动作预测部分102可以预测例如应用“IPTV”、“IP电话”、“无线电”和“音乐”的概率增加。另外，如果电源连接传感器检测到终端10的电池正在充电，则今后动作预测部分102可以判定用户在室内环境中，因此可以预测例如应用“浏览器”、“游戏”、“电子邮件”、“Twitter”和“IPTV”的概率增加。
在步骤1004中，QoE估计触发部分104可以根据步骤902中预测的概率，确定各个应用的QoE估计的次序。换句话讲，QoE估计触发部分104可以根据步骤902中预测的概率，触发各个应用的QoE估计。例如，QoE估计触发部分104可以按概率的降序触发各个应用的QoE估计。另外，QoE估计触发部分104可以停止触发其概率低于预定阈值的应用（一个或多个）的QoE估计。换句话讲，QoE估计触发部分104可以缩减将要被执行QoE估计的应用。
可以按上述方式在终端上输出QoE估计的结果。例如，如果使用关于电子邮件内容或网络内容的信息140来确定概率，则可以在正在考虑的电子邮件或网站上输出QoE估计的结果。在这种情况下，可以在终端10上输出关于估计的QoE的信息，使得网络链接、所附的图片文件、所附的视频文件、IP电话号码等中的至少一个的状态（例如，颜色）根据对应应用的估计的QoE变化。例如，如果应用“浏览器”的估计的QoE是“差”，则正常为蓝色的网络链接的颜色可变成“红色”。
注意的是，可以使用上述元件的任意组合来确定上述的次序和概率。例如，今后动作预测部分102可以基于统计信息130、关于当前使用的应用的信息140、关于电子邮件内容的信息140、关于日期和时间的信息140、来自安装在终端10中的传感器的信息120的任意组合来预测正在运行的各个应用的概率。
还注意的是，可以通过云20实现今后动作预测部分102的功能。例如，云20可以存储关于普通用户的应用操作历史的统计信息，并且基于关于终端10的用户的专属行为和普通用户的专属行为二者的信息，预测下一个应用及其操作。
以上详细描述中的一些部分是依据存储在计算系统存储器（诸如，计算机存储器）内的对数据位或二进制数字信号的操作的算法或符号表示来表现的。这些算法描述或表现形式是数据处理领域的普通技术人员将他们工作的内容传达给本领域的其它技术人员所使用的技术示例。这里的算法通常被视为是导致所要的结果的操作或类似处理的自洽序列。在这个背景下，操作或处理涉及物理量的物理操纵。通常，尽管不是必须的，这种物理量可以采取能够被存储、传送、组合、比较或以其它方式进行操纵的电信号或磁信号的形式。经证实，主要出于公共使用的原因，有时方便地将这种信号表示为位、数据、值、元素、符号、字符、术语、数量、数字等。然而，应该理解，所有这些和类似的术语将与合适的物理量相关联并且只是方便的标记。除非另外特别说明，否则如从下面讨论中清楚的，理解的是，在整个说明书的讨论中，利用诸如“处理”、“计算”、“确定”等的术语是指计算装置的动作或处理，所述计算装置操纵或变换被表现为计算装置的存储器、寄存器、或其它信息存储装置、发送装置、或显示装置内的电或磁物理量的数据。
通过使用框图、流程图和/或示例，以上详述已阐述了装置和/或处理的各种实施方式。在这种框图、流程图和/或示例包含一个或多个功能和/或操作的范围内，本领域技术人员应该理解，可以由各式各样的硬件、软件、固件或实际上其任何组合单独地和/或共同地实现这种框图、流程图或示例内的各功能和/或操作。在一些实施方式中，可以借助专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、数字信号处理器（DSP）或其它集成形式来实现本文所描述的主题的多个部分。然而，本领域技术人员应该认识到，本文所公开的实施方式的某些方面可以作为在一个或多个计算机上运行的一个或多个计算机程序（例如，作为在一个或多个计算机系统上运行的一个或多个程序）、作为在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序（例如，作为在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序）、作为固件、或者作为实际上它们的任何组合全部地或部分地等效地实现在集成电路中，并且应该认识到，根据该公开，设计电路和/或针对软件或固件编写代码将完全属于在本领域技术人员的技能之内。另外，本领域中的技术人员应该理解，本文描述的主题的机制能够作为程序产品以各种形式发布，并且本文描述的主题的示意实施方式的应用与用于实际执行发布的信号承载介质的特定种类无关。信号承载介质的示例包括但不限于以下：诸如软盘、硬盘驱动器（HDD）、光盘（CD）、数字通用盘（DVD）、数字磁带、计算机存储器等的可记录型介质；以及诸如数字和/或模拟通信介质（例如，光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等）的传输类型介质。
本文描述的主题有时示出在不同的其它组件中所包含的或者与不同的其它组件相连接的不同组件。应当理解，如此描述的架构只是示例性的，并且实际上可以实施实现相同功能的许多其它架构。从概念上讲，组件用于实现相同功能的任何配置是以使得实现所要的功能的方式有效地“相关联的”。因此，可以将这里结合起来实现特定功能的任何两个组件视为彼此“相关联”以使得实现所要的功能，而不管架构或中间组件。同样，这样相关联的任何两个组件也可以视为彼此“可操作地相连接”或者“可操作地相耦合”以实现所要的功能，并且能够如此相关联的任何两个组件也可以视为彼此“可操作地可耦合”以实现所要的功能。可操作地可耦合的特定例子包括但不限于物理可配合的和/或物理交互的组件和/或无线可交互的和/或无线交互的组件和/或逻辑交互的和/或逻辑可交互的组件。
关于这里基本上任何复数和/或单数术语的使用，本领域技术人员能够以对于背景和/或应用适当的方式从复数解释成单数和/或从单数解释成复数。为清楚起见，各种单数/复数排列可以清楚地在这里阐述。
本领域技术人员应该理解，一般地，这里使用的术语并且特别是在随附权利要求书中的术语（例如，随附权利要求书的正文）一般旨在为“开放的”术语（例如，术语“包括”应该解释为“包括但不限于”，术语“具有”应该解释为“至少具有”，术语“包括”应该解释为“包含但不限于”等）。本领域技术人员还应该理解，如果意图特定数量的提出的权利要求详述，则这样的意图将在权利要求中明确地叙述，并且在不存在这样的详述的情况下，不存在这样的意图。例如，为帮助理解，以下随附权利要求书可能包含介绍性短语“至少一个”和“一个或多个”的使用以引入权利要求详述。然而，使用这样的短语不应当被解释为暗示以“一”引入的权利要求详述将包含这样引入的权利要求详述的任何特定的权利要求限制为只包含一个这样的详述的实施方式，即使是在相同的权利要求包括介绍性短语“一个或多个”或“至少一个”以及诸如“一”的词（例如，“一”应当被解释为指“至少一个”或“一个或多个”）的情况下；相同道理对于使用定冠词引入权利要求详述的情况也成立。此外，即使在明确地表述了特定数量的引入的权利要求详述的情况下，本领域中的技术人员也将认识到，这样的详述应当解释为是指至少表述的数量（例如，在没有其它修饰语的情况下，仅是“两个详述”的表述是指至少两个详述或者两个或更多详述）。此外，在使用类似于“A、B和C等中的至少一个”的惯例的情况下，通常这种构造的目的是本领域技术人员将会理解该惯例的含义（例如，“具有A、B和C中的至少一个的系统”将会包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C和/或具有A、B和C等的系统）。在使用类似于“A、B或C等中的至少一个”的惯例的情况下，通常这种构造的目的是本领域技术人员将会理解该惯例的含义（例如，“具有A、B或C中的至少一个的系统”将会包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C和/或具有A、B和C等的系统）。本领域技术人员还应该理解，呈现两个或更多可供选择的术语的几乎任何转折性词语和/或短语，不管是在说明书、权利要求书还是附图中，都应当被理解为料想到包括术语之一、术语的任一个或者两个术语的可能性。例如，短语“A或B”将被理解为包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。
虽然本文中使用各种方法和系统描述和示出了某些示例技术，但本领域的技术人员应该理解，在不脱离要求保护的主题的情况下，可以进行各种其它修改并且可以取代等同物。另外，在不脱离本文描述的中心构思的情况下，可以进行许多修改以使特定情形适应于要求保护的主题的教导。因此，要求保护的主题旨在不限于所公开的特定示例，而是这种要求保护的主题还可以包括落入附随权利要求书的范围及其等同物内的所有实现方式。

Claims (15)

1.一种在上面能运行多个应用的终端上输出关于估计的QoE的信息的方法，所述方法包括：
基于统计信息和来自安装在所述终端中的传感器的信息中的至少一种，预测首先将在所述终端上运行的第一应用；
在实际上运行所述第一应用之前，执行针对所述第一应用的QoE估计，其中，通过向云发出关于对与所述第一应用关联的测试数据的请求、从所述云接收测试数据、基于接收到的测试数据测量质量因素并且基于测得的质量因素和对应标准之间的关系估计QoE，来执行QoE估计，所述标准是基于所述终端的用户数据来设置的；
基于针对所述第一应用的QoE估计，在所述终端上输出关于所述第一应用的估计的QoE的信息；
基于所述统计信息和所述来自安装在所述终端中的传感器的信息中的至少一种，预测将在所述终端上在所述第一应用之后运行的第二应用；
在执行了针对所述第一应用的QoE估计之后，执行针对所述第二应用的QoE估计，其中，通过向所述云发出对与所述第二应用关联的测试数据的请求、从所述云接收测试数据，基于接收到的测试数据测量质量因素并且基于测得的质量因素和对应标准之间的关系估计QoE，来执行QoE估计，所述标准是基于所述终端的所述用户数据来设置的；以及
基于针对所述第二应用的QoE估计，在所述终端上输出关于所述第二应用的估计的QoE的信息。
2.一种在上面能运行多个应用的终端上输出关于估计的QoE的信息的方法，所述方法包括：
以应用为基础执行QoE估计；以及
基于所述QoE估计，在所述终端上输出关于估计的QoE的信息，
其中，通过向云发出对测试数据的请求、从所述云接收所述测试数据、基于接收到的所述测试数据测量至少一个质量因素并且基于测得的质量因素和标准之间的关系估计QoE，来执行所述QoE估计，所述标准是基于所述终端的用户数据来设置的。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述应用包括用于浏览所述云中的图片的应用，所述测试数据是图片数据，并且与用于浏览图片的应用关联的质量因素包括在所述终端处请求和接收图片数据之间的传送时间。
4.根据权利要求2所述的方法，其中所述应用包括用于浏览所述云中的视频的应用，所述测试数据是视频数据，并且与用于浏览视频的应用关联的质量因素包括两个因素，所述两个因素是在所述终端处请求和接收视频数据之间的传送时间以及视频数据传送期间的数据包损失率。
5.根据权利要求2所述的方法，其中所述应用包括借助所述云的IP电话的应用，所述测试数据是语音数据，并且与IP电话的应用关联的质量因素包括两个因素，所述两个因素是在所述终端处请求和接收语音数据之间的传送时间以及语音数据传送期间的数据包损失率。
6.根据权利要求2所述的方法，其中在所述终端上输出关于估计的QoE的信息包括根据所述QoE估计改变所述终端上显示的图标的颜色，设置各个图标用于启动对应的应用。
7.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括基于统计信息预测将在所述终端上运行应用的次序，其中根据预测的所述次序确定针对各个应用的QoE估计的次序。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述统计信息是指示应用的使用历史的信息。
9.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括基于来自安装在所述终端中的传感器的信息预测正在所述终端上运行的各个应用的概率，其中根据预测的所述概率确定将被执行QoE估计的应用。
10.根据权利要求9所述的方法，其中来自所述传感器的信息是指示所述终端所处环境的信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述传感器包括GPS接收器、加速计、麦克风传感器、照度传感器、电源连接传感器和耳机连接传感器中的至少一种。
12.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括基于当前在所述终端上显示的信息预测正在所述终端上运行的各个应用的概率，其中根据预测的所述概率确定将被执行QoE估计的应用。
13.根据权利要求12所述的方法，其中当前在所述终端上显示的信息包括网络链接、所附的图片文件、所附的视频文件、IP电话号码和电子邮件地址中的至少一种，并且针对与当前在所述终端上显示的信息关联的应用执行QoE估计。
14.根据权利要求13所述的方法，其中在所述终端上输出关于估计的QoE的信息包括根据针对对应应用的QoE估计改变网络链接、所附的图片文件、所附的视频文件、IP电话号码和电子邮件地址中的至少一种的状态。
15.一种上面能运行多个应用的终端，其中所述终端被配置成以应用为基础执行QoE估计；并且基于所述QoE估计，在所述终端的显示器上输出关于估计的QoE的信息，
其中，通过向云发出对测试数据的请求、从所述云接收所述测试数据、基于接收到的所述测试数据测量至少一个质量因素并且基于测得的质量因素和标准之间的关系估计QoE，来执行所述QoE估计，所述标准是基于所述终端的用户数据来设置的。
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