Indexed by：
Abstract：
近几年来,随着HTTP自适应流媒体(HAS)视频数据集和网络轨迹数据集的不断推出,强化学习、深度学习等机器学习方法被不断应用到码率自适应(ABR)算法中,通过交互学习来确定码率控制的最优策略,取得了远超过传统启发式方法的性能.在分析ABR算法研究难点的基础上,重点阐述了基于强化学习(包括深度强化学习)的ABR算法研究进展.此外,总结了代表性的HAS视频数据集和网络轨迹数据集,介绍了算法性能的评价准则,最后探讨了ABR研究目前存在的问题和未来的方向.
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
通信学报
ISSN： 1000-436X
Year： 2021
Issue： 9
Volume： 42
Page： 205-217
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
