【摘 要】
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码率自适应（Adaptive Bit-Rate， ABR）算法是提升流媒体服务质量的有效方法。传统的启发式算法基于固定的规则，难以应对多变的网络环境；基于深度强化学习的算法映射表达能力较好，但鲁棒性不佳，且可解释性差。针对上述问题，提出了基于模仿学习的决策树码率自适应算法ABRTree。针对帧级别直播传输系统设计有效的专家码率自适应算法，并对专家算法的时序经验数据进行离散化处理；采用分类回归树作为
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971382）；
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码率自适应（Adaptive Bit-Rate， ABR）算法是提升流媒体服务质量的有效方法。传统的启发式算法基于固定的规则，难以应对多变的网络环境；基于深度强化学习的算法映射表达能力较好，但鲁棒性不佳，且可解释性差。针对上述问题，提出了基于模仿学习的决策树码率自适应算法ABRTree。针对帧级别直播传输系统设计有效的专家码率自适应算法，并对专家算法的时序经验数据进行离散化处理；采用分类回归树作为码率决策的模型，基于专家算法给出的示例数据，采用DAgger算法进行决策树的训练，最后使用剪枝操作剔除出现较少的样本以提升决策树模型的泛化性。实验结果表明，ABRTree在多种实验场景下保证画面质量的同时，取得了更低的端到端延时和更少的卡顿，QoE性能在多种网络环境和视频场景下相较对比算法提升了1.0%-29.1%；且决策树模型能够直观表达输入特征与码率决策之间的关系，具有较好的可解释性。
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