检测对体验质量降级的网络诱导贡献

技术领域

本公开大体上涉及对网络流量的监控，特别是对用户与Web应用之间的Web流量的监控。本公开具体地涉及对用户的网络诱导的体验质量(quality of experience，QoE)降级的检测和评估。因此，本公开提供了一种用于检测对用户的确定的QoE降级的网络诱导贡献的设备和方法。为此，设备可以用于识别对确定的QoE降级的网络诱导贡献，并将其与由Web应用的内容变化引起的内容诱导贡献区分开。

背景技术

对一个或多个用户的QoE的推断和对其降级的检测是互联网服务提供商(internet service provider，ISP)的重要管理工具。存在许多客观的浏览器内度量，并且根据用户与Web应用之间的加密的Web流量监控它们是可行的。因此，Web流量对应于用户向/从Web应用发送或接收的数据量。

但是，QoE降级可能植根于不同的来源。例如，QoE降级可能植根于网络诱导的问题，即与影响Web流量并因此引起QoE降级的网络相关的问题。可替换地，QoE降级可能只是由内容本身的变化引起的。

本领域的一些相关研究涉及QoE的定义和其推断。特别地，一些传统技术定义了与QoE性能相关的Web QoE度量，以便在无需访问浏览器度量的情况下推断Web QoE度量。QoE推断可以根据加密的网络流量完成，所述加密的网络流量是ISP通常访问的内容。

其它一些研究涉及Web QoE监控。例如，浏览器研究通常将QoE变化与软件基础的变化关联起来。

其它一些研究更具体地涉及QoE降级，特别是对用户的QoE降级的检测。提出从ISP的角度关注QoE降级首先是为了处理一般应用，然后是为了处理视频应用，最近还为了处理Web应用。

其它一些研究涉及Web内容监控。鉴于Web在过去三十年中发生了很大变化，业界正在努力监控其演变，特别是从网页特征、技术或内容的角度。学术界还定期采用大型数据集对内容变化执行纵向调查，但QoE通常不在这些研究中。

发明内容

本公开是根据这样一个事实，即传统研究侧重于QoE或内容，但很少将这两个方面综合一起考虑。此外，即使将这些方面综合考虑，也只考虑了边缘，未从时间方面考虑。也就是说，在评估QoE时，没有考虑来自内容演变的信息。

例如，传统上通过将网络关键性能指标(key performance indicator，KPI)特征与表示用户QoE(也称为用户KQI)的应用特定度量联系起来而识别QoE降级。但是，这忽略了Web应用中经常发生的内容变化的影响。例如，当Web应用的网页发生变化时，KQI指标也可能发生变化(例如，当网页的结构随着对象变得更多而变得更复杂时，下载网页可能需要更长的时间，但这可能与任何网络限制或Web流量减少无关)。因此，忽视了内容，特别是内容变化的传统方法在Web应用的情况下是不可靠的，并将导致许多误告警。

鉴于上述问题和缺点，本发明实施例旨在改进对QoE降级的检测。特别地，目的是实现对QoE和Web应用内容进行联合监控，以便确定对Web应用的用户或用户集合的QoE降级的网络诱导贡献。

此目的通过所附独立权利要求中描述的本发明实施例来实现。从属权利要求中还定义了本发明实施例的有利实现方式。

本发明实施例提供了一种用于检测Web应用的用户的QoE降级的设备和方法，其中，不仅查看网络级别，而且还考虑内容相关信息。为此，根据本发明实施例的设备或方法，可以采用主动测量来访问内容相关信息。本发明实施例解决两个问题。首先，识别由网络问题(ISP负责)引起的QoE降级并将其与由基于内容的变化(ISP不负责)引起的明显QoE降级区分开的问题。其次，组合不同的网络和内容信号以便提供关于确定的QoE降级的最可能来源的线索的问题。

本公开的第一方面提供了一种用于检测对一个或多个Web应用的QoE降级的网络诱导贡献的设备，所述设备用于：获取一个或多个用户度量，所述用户度量指示所述Web应用的一个或多个用户的QoE；获取一个或多个内容度量，所述内容度量指示所述Web应用的内容；根据所述一个或多个用户度量确定所述用户的所述QoE的QoE降级；根据所述内容度量确定指示对确定的QoE降级的网络诱导贡献的贡献信息。

第一方面的设备能够在检测到用户的QoE降级时考虑内容，特别是Web应用的内容变化。例如，设备可以被动地监控一个或多个用户度量(所述用户度量可以包括一个或多个服务质量(quality of service，QoS)度量)，并且还可以单独执行主动测量以跟踪一个或多个选定Web应用的内容的变化，即确定内容度量。

设备可以根据用户度量检测QoE降级。一个或多个用户度量可以与一个或多个用户的QoE密切相关。用户度量可以与一个或多个用户相关(而不是纯粹的网络相关度量)，并且即使在Web流量加密的情况下也可以(被动地)访问。

设备还可以确定对QoE降级的网络诱导QoE贡献。例如，设备可以区分确定的QoE降级是由基于网络的问题或变化引起的和/或是由基于内容的变化引起的。这可以改进对确定的QoE降级的检测和分析。特别地，这可以减少误告警。设备还可以解释确定的QoE降级，例如，确定内容、网络或另一来源对QoE降级的贡献。这可以更好地理解用户遇到的问题。

在第一方面的一种实现方式中，所述贡献信息指示以下信息中的一个：所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的最大贡献；所述网络诱导贡献不是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献；所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的唯一贡献；对所述确定的QoE降级的所述网络诱导贡献是零。

网络诱导贡献是网络(特别是网络问题)对确定的QoE降级具有的贡献。确定的QoE降级反映了QoE的变化(和用户度量的对应变化)在被认为指示更差QoE的特定方向上。也就是说，网络诱导贡献是可以由ISP负责的贡献。

根据此实现方式，网络诱导贡献可以是100％(即，确定的QoE降级是仅由网络问题引起的)，也可以是0％(即，网络对QoE降级没有贡献)。还可以区分网络诱导贡献是高于对确定的QoE降级的总贡献的50％，还是等于或小于50％。但是，网络诱导贡献可以是最大贡献，即使其贡献小于50％(例如，在网络、内容或其它原因的贡献当中)。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：确定所述QoE降级是否对应于所述内容度量的变化；确定所述贡献信息，其中，如果所述QoE降级不对应于所述内容度量的变化，则所述贡献信息指示所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献。

特别地，设备可以确定：如果QoE降级伴随着一个或多个内容度量的变化，或者如果QoE降级发生在一个或多个内容度量的变化的特定时间周期内，则QoE降级对应于一个或多个内容度量的变化。通常，QoE降级与一个或多个内容度量的变化之间的时间关系可以由设备确定，例如，如果两者中的一个很快(在特定时间周期内)跟随另一个。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：确定所述QoE降级是否对应于所述内容度量的变化；确定所述贡献信息，其中，如果所述QoE降级对应于所述内容度量的变化，则所述贡献信息指示所述网络诱导贡献不是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：通过测量所述Web应用的所述内容获取所述内容度量。

特别地，一个或多个Web应用的内容的变化(随着时间的推移)可以由设备获得。设备可以执行主动测量以例如从Web应用的一个或多个网页获取一个或多个内容度量。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：通过监控网络流量获得所述用户度量。

特别地，一个或多个用户度量的变化(随着时间的推移)可以由设备获得，例如，可以由设备收集。设备可以执行被动测量以例如从加密或未加密的Web流量获取这些用户度量。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于，如果所述贡献信息指示所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献，则：获取一个或多个网络度量，所述网络度量与所述网络的性能相关；确定所述网络度量中的至少一个网络度量的变化是否对应于所述QoE降级。

特别地，一个或多个网络度量的变化(随着时间的推移)可以由设备获取，例如，可以由设备收集。设备可以执行被动和/或主动测量以例如从其它网元获取这些网络度量。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：上报对应于所述QoE降级的所述网络度量中的所述至少一个网络度量；和/或根据预定义的标准对对应于所述QoE降级的所述网络度量中的所述至少一个网络度量进行排序。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：如果对应于所述QoE降级的所述网络度量中的至少一个网络度量没有变化，则上报未识别的网络问题。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：估计对所述QoE降级的所述网络诱导贡献的值；和/或估计对所述QoE降级的内容诱导贡献的值，其中，所述内容诱导贡献是由所述Web应用的所述内容的内容变化引起的。

在第一方面的一种实现方式中，所述设备还用于：获取一个或多个原始用户度量和/或一个或多个原始内容度量；通过分别对所述原始用户度量和/或所述原始内容度量执行变化点检测(change point detection，CPD)算法和/或离群值检测(outlierdetection，OD)算法获取所述用户度量和/或所述内容度量。

原始用户度量可以是在一个或多个Web应用的一个用户上或用户池上的用户度量的测量的时间系列。原始内容度量可以是在一台机器上或机器池上的内容度量的测量的时间系列。可以对相应的原始度量执行一个或多个处理操作以获取对应的度量，所述处理操作是例如包括CPD和OD操作的处理操作。

在第一方面的一种实现方式中，所述用户度量包括以下中的至少一个：与所述用户的所述QoE相关的一个或多个QoS参数；指示所述用户的所述QoE的一个或多个QoE指标；与所述用户的所述QoE相关的一个或多个关键质量指标。

QoS参数可以与一个或多个Web应用相关。

在第一方面的一种实现方式中，所述用户度量包括以下中的至少一个：与所述Web应用相关的一个或多个网页的页面加载时间；与所述Web应用相关的一个或多个网页的速度索引；与所述Web应用相关的一个或多个网页的字节索引。

在第一方面的一种实现方式中，所述内容度量包括以下中的至少一个：与所述Web应用相关的一个或多个网页的对象的数量；与所述Web应用相关的一个或多个网页的页面权重。

本公开的第二方面提供了一种用于检测对一个或多个Web应用的QoE降级的网络诱导贡献的方法，所述方法包括：获取一个或多个用户度量，所述用户度量指示所述Web应用的一个或多个用户的QoE；获取一个或多个内容度量，所述内容度量指示所述Web应用的内容；根据所述一个或多个用户度量确定所述用户的所述QoE的QoE降级；根据所述内容度量确定指示对确定的QoE降级的网络诱导贡献的贡献信息。

在第二方面的一种实现方式中，所述贡献信息指示以下信息中的一个：所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的最大贡献；所述网络诱导贡献不是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献；所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的唯一贡献；对所述确定的QoE降级的所述网络诱导贡献是零。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：确定所述QoE降级是否对应于所述内容度量的变化；确定所述贡献信息，其中，如果所述QoE降级不对应于所述内容度量的变化，则所述贡献信息指示所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：确定所述QoE降级是否对应于所述内容度量的变化；确定所述贡献信息，其中，如果所述QoE降级对应于所述内容度量的变化，则所述贡献信息指示所述网络诱导贡献不是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：通过测量所述Web应用的所述内容获取所述内容度量。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：通过监控网络流量获取所述用户度量。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括，如果所述贡献信息指示所述网络诱导贡献是对所述确定的QoE降级的所述最大贡献，则：获取一个或多个网络度量，所述网络度量与所述网络的性能相关；确定所述网络度量中的至少一个网络度量的变化是否对应于所述QoE降级。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：上报对应于所述QoE降级的所述网络度量中的所述至少一个网络度量；和/或根据预定义的标准对对应于所述QoE降级的所述网络度量中的所述至少一个网络度量进行排序。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：如果对应于所述QoE降级的所述网络度量中的至少一个网络度量没有变化，则上报未识别的网络问题。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：估计对所述QoE降级的所述网络诱导贡献的值；和/或估计对所述QoE降级的内容诱导贡献的值，其中，所述内容诱导贡献是由所述Web应用的所述内容的内容变化引起的。

在第二方面的一种实现方式中，所述方法还包括：获取一个或多个原始用户度量和/或一个或多个原始内容度量；通过分别对所述原始用户度量和/或所述原始内容度量执行CPD算法和/或OD算法获取所述用户度量和/或所述内容度量。

在第二方面的一种实现方式中，所述用户度量包括以下中的至少一个：与所述用户的所述QoE相关的一个或多个QoS参数；指示所述用户的所述QoE的一个或多个QoE指标；与所述用户的所述QoE相关的一个或多个关键质量指标。

在第二方面的一种实现方式中，所述用户度量包括以下中的至少一个：与所述Web应用相关的一个或多个网页的页面加载时间；与所述Web应用相关的一个或多个网页的速度索引；与所述Web应用相关的一个或多个网页的字节索引。

在第二方面的一种实现方式中，所述内容度量包括以下中的至少一个：与所述Web应用相关的一个或多个网页的对象的数量；与所述Web应用相关的一个或多个网页的页面权重。

第二方面和其实现方式的方法为第一方面和其相应的实现方式的设备提供了上述相同的优点。

本公开的第三方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括程序代码，当在计算机上执行时，所述程序代码用于执行根据所述第二方面或其任一实现方式所述的方法。

本公开的第四方面提供了一种非瞬时性存储介质，存储可执行程序代码，当所述可执行程序代码由处理器执行时，执行根据第二方面或其任一实现方式所述的方法。

需要说明的是，本申请中描述的所有设备、元件、单元和构件可以在软件或硬件元件或其任何类型的组合中实现。本申请中描述的各种实体所执行的所有步骤以及所描述的各种实体要执行的功能均旨在指相应实体用于执行相应步骤和功能。虽然在以下具体实施例的描述中，外部实体执行的具体功能或步骤没有在执行具体步骤或功能的实体的具体详述元件的描述中反映，但是技术人员应清楚，这些方法和功能可以在相应的软件或硬件元件或其任何类型的组合中实现。

附图说明

结合所附图示，以下具体实施例的描述将阐述上述各个方面和其实现方式，其中：

图1示出了根据本发明实施例的设备。

图2示出了根据本发明实施例的设备。

图3示意性地示出了根据本发明实施例的设备执行的方法。

图4示意性地示出了根据本发明实施例的设备执行的方法。

图5示出了根据本发明实施例的方法。

具体实施方式

图1示出了根据本发明实施例的设备100。设备100用于检测一个或多个Web应用的一个或多个用户的QoE降级。特别地，设备100用于检测对检测到的QoE降级的网络诱导贡献，即确定网络(特别是网络问题)在多大程度上对QoE降级负责。设备可以是用于执行以下描述的步骤的任何计算机或处理设备。

设备100用于获取一个或多个用户度量101，其中，一个或多个用户度量101指示一个或多个Web应用的一个或多个用户的QoE。关于设备100如何获取这些用户度量101，对此不做限制。例如，设备100可以监控网络流量(特别是与一个或多个Web应用相关的Web流量)，以便获取一个或多个用户度量101。网络流量可以是加密的，也可以是不加密的。设备100可以从网络流量收集用户度量101。

此外，设备100用于获取一个或多个内容度量102，其中，一个或多个内容度量102指示一个或多个Web应用的内容。关于设备100如何获取这些内容度量102，对此不做限制。例如，设备100可以测量一个或多个Web应用的内容，以便获取一个或多个内容度量102。例如，设备100可以测量与一个或多个Web应用相关的一个或多个网页的对象的数量，和/或与一个或多个Web应用相关的一个或多个网页的页面权重，以便获取一个或多个内容度量101。因此，一个或多个内容度量102可以包括对象的数量和/或可以包括页面权重。

此外，设备100用于根据一个或多个用户度量101确定一个或多个用户的QoE的QoE降级103。例如，设备100可以检测一个或多个用户度量101的变化，并且可以确定所述变化与同一个或多个用户度量101相关联的用户的QoE的降级相关联，或指示与一个或多个用户度量101相关联的用户的QoE的降级。一个或多个用户的QoE降级103可以与一个或多个用户度量101的变化(例如，降级)在时间上相关。

然后，设备100用于确定贡献信息104，所述贡献信息指示对确定的QoE降级103的网络诱导贡献。设备100用于根据一个或多个内容度量102确定贡献信息104。贡献信息104可以指示以下信息中的一个：网络诱导贡献是对确定的QoE降级103的最大贡献，例如贡献超过50％；网络诱导贡献不是对确定的QoE降级103的最大贡献，例如贡献小于50％；网络诱导贡献是对确定的QoE降级103的唯一贡献，即完全贡献100％；或者对确定的QoE降级103的网络诱导贡献是零，即贡献0％。

设备100可以包括处理器或处理电路(未示出)，所述处理器或处理电路用于执行、进行或启动本文描述的设备100的各种操作。处理电路可以包括硬件和/或处理电路可以由软件控制。硬件可以包括模拟电路或数字电路，或模拟电路和数字电路两者。数字电路可以包括专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)或多用途处理器等组件。

设备100还可以包括存储器电路，所述存储器电路存储可以由处理器或处理电路执行(特别地，在软件的控制下执行)的一个或多个指令。例如，存储器电路可以包括存储可执行软件代码的非瞬时性存储介质，所述可执行软件代码当由处理器或处理电路执行时使设备100执行各种操作。

在一个实施例中，处理电路包括一个或多个处理器和连接到一个或多个处理器的非瞬时性存储器。非瞬时性存储器可以携带可执行程序代码，当由一个或多个处理器执行时，所述可执行程序代码使得所述设备100执行、进行或启动本文描述的操作或方法。

根据以上描述，根据本发明实施例，设备100可以将一个或多个用户的QoE降级103识别为部分或完全由网络问题引起(即，识别所述降级是网络诱导的)。例如，设备100可以使用主动Web测量来解决由于内容的变化而引起的明显问题。下面将参照图2描述可能的设备100概要。

图2示出了根据本发明实施例的设备100，这建立在图1所示的实施例的基础上。图1和图2中的相同元件用相同参考符号标记，并且实现方式类似。图2特别地示出了设备100的可能概要。

设备100可以获取以下输入：

●设备100获取一个或多个内容度量102。例如，设备100可以包括一个或多个主动内容监控器(active content monitor，AM)组件202(如图中水平虚线上方的“内容域”所示)，所述组件可以对一个或多个Web应用的内容的进行自动和/或周期性监控。例如，设备100可以监控感兴趣网页的目标集合201(例如，一个或多个Web应用的所有网页W当中的网页集合T；例如，集合T可以包括经常接触的前N(例如，N＝1000)个网页)。

■特别地，设备100可以从感兴趣网页提取一个或多个原始内容度量102r，其中，这些网页可以产生稳定和平稳的度量数据流。

■设备100可以对一个或多个原始内容度量102r执行CPD和/或OD算法方法203，这可以初步用于简化后续需要导出和组合的度量数据。CPD和/或OD方法203可以将一个或多个原始内容度量102r(例如，图2中的内容系列C)转换为一个或多个内容度量102(例如，图2中的简化系列C')。

●设备100还获取一个或多个用户度量101。例如，设备100可以包括一个或多个被动网络监控器(passive network monitor，PM)组件205(如图中虚线下方的“网络域”所示)，所述组件可以部署在网络中，可包括用于测量用户的Web应用会话的QoS和/或QoE和/或KQI指标的测量应用。例如，设备100可根据在网络的一个或多个路由器204处监控网络流量，特别是Web应用的Web流量，接收一个或多个用户度量101。路由器204可以与一个或多个Web应用的一个或多个用户相关联。

■因此，设备100可以使用现有和已部署的实体或系统作为PM组件205，所述实体或系统用于提取网络和应用度量(其中内容属性在网络级别不可用)。

■特别地，设备100可以提取与一个或多个用户相关的一个或多个原始用户度量101r。

■设备100可以对一个或多个原始用户度量101r执行CPD和/或OD方法203，这可以用于简化后续需要导出和组合的度量数据。CPD和/或OD方法203可以将一个或多个原始用户度量101r(例如，图2中的质量系列Q)转换为一个或多个用户度量101(例如，图2中的简化系列Q')。

设备100还对输入进行如下处理：

●设备100可以用于收集、处理和/或组合获取的原始用户度量101r和原始内容度量102r(例如，图2中的时间系列C和Q)，或已经转换的用户度量101和内容度量102(例如，图2中的时间系列C'、Q')。例如，设备100可以用于对这些度量应用组合函数f(C',Q')，如图2中的框206所示。

●然后，设备100可以用于执行方法207以分别处理内容度量102和用户度量101的变化，从而过滤确定的QoE降级103。因此，根据一个或多个用户度量101确定确定的QoE降级103。特别地，设备100用于确定贡献信息104，所述贡献信息指示对每个确定的QoE降级103的网络诱导贡献。根据此情况，设备还可以用于过滤确定的QoE降级103，例如针对仅由网络引起的QoE降级103的子集(例如，用于减少假阳性检测)。此外，设备100可以对这些确定的QoE降级103的相对重要性进行如下解释。

■设备100可以在包括{内容，网络，未知}的所有可能贡献中提取任意确定的QoE降级103的最大“原因”，并且设备100可以对它们的相对比例进行排序和测量。

■给定确定的QoE降级103的包括{内容，网络，未知}的可能贡献之间的“原因”，设备100可以进一步提取在最大原因、排序和/或相对比例方面引起一个或多个用户度量101的变化的实际分量或指标。

图3示意性地示出了根据本发明实施例的设备100执行的方法。设备100可以如图1或图2所示。图3和图1及图2中的相同元件用相同参考符号标记，并且实现方式类似。

由设备100执行的方法可以在包括{内容，网络，未知}的可能贡献当中提取QoE降级103的最大“原因”。所述方法可以包括比较用户事件的一个或多个时间系列与内容事件，如分别反映在一个或多个用户度量101和一个或多个内容度量102。为简单起见，参照图3，采用遵循树模型的简单高级启发式对设备100执行的方法的基本思想进行阐释，其中，二进制逻辑可以构造全真值表。

设备100可以用于跟踪Web应用的用户或用户池的QoE度量(即，用户度量101)。用户度量101可以例如包括PLT，如图3所示“U”。

设备100可以根据用户度量101确定QoE降级103。当未观察到QoE降级103时，设备100可以确定不存在QoE问题，并且提供相应的输出301。当设备100确定此用户或用户池的QoE降级103时，设备100可以继续检查Web应用的内容。

特别地，设备100可以跟踪内容度量102，例如，Web应用的网页的对象的数量，如图3所示“C”。当设备100根据内容度量102确定内容的变化对应于(例如，伴随着)根据用户度量102确定的QoE降级103时，设备100可以确定不存在QoE问题，QoE降级是由于Web应用的内容变化而引起的。设备100可以提供相应的输出302。当设备100确定未同时观察到内容的变化时，设备可以发出网络问题告警。此外，设备100可以提供贡献信息104，所述贡献信息指示对确定的QoE降级103的网络诱导贡献。

QoE降级103可以对应于由算法(通常是CPD算法)在单变量或多变量时间系列上给出的具体时刻。术语“伴随”可以对应于发生在大约同一时间(可以有设备100所允许的一定的时间误差范围)，或者对应于用于检测伴随的更复杂算法。

图4示意性地示出了根据本发明实施例的设备100执行的方法，图4建立在图3的基础上。设备100可以如图1或图2所示。图3和图4中的相同元件用相同参考符号标记，并且实现方式类似。

图4特别地示出了设备100还可以例如通过跟踪网络上的网络QoS度量来细化识别网络问题。当设备100发出网络问题时，设备100还可以用于检查通过网络跟踪的网络度量401(如图4所示“N”)。例如，如果贡献信息104指示网络诱导贡献是对确定的QoE降级103的最大贡献，则设备100获取网络度量401，其中，网络度量401与网络的性能相关。此外，设备100可以确定网络度量401的变化是否对应于QoE降级103。如果网络度量401的变化对应于QoE降级103，例如它们是伴随的，则设备100可提供输出403，指示有问题的网络度量401。设备100还可以按这种方式检查多个网络度量410，并且可以按重要性对有问题的网络度量401进行排序。否则，设备100可提供输出402，指示未识别的网络问题。

图5示出了根据本发明实施例的方法500。方法500可以由设备100执行，并且用于检测对一个或多个Web应用的QoE降级的网络诱导贡献。方法500包括：步骤501获取一个或多个用户度量101，指示Web应用的一个或多个用户的QoE；步骤502获取一个或多个内容度量102，指示Web应用的内容；步骤503根据一个或多个用户度量101确定用户的QoE的QoE降级；以及步骤504根据内容度量103确定指示对确定的QoE降级103的网络诱导贡献的贡献信息。

在本公开中的本发明实施例提供了若干优点，例如：

●除了用于评估QoE降级103的网络度量之外，还集成了用户度量101。大多数传统解决方案中，QoE降级仅在网络降级的角度下识别，这不足以全面评估用户QoE降级。

●集成了用于评估QoE降级103的内容度量102。大多数传统解决方案中，基于网络和用户的度量专门用于评估QoE降级，即使对于内容不断变化的网页情况下也是如此，这不足以确认用户QoE降级与网络降级有关。

●聚焦ISP感兴趣的由网络源引起的QoE降级，这减少了两种类型的误告警：a.由内容变化引起的QoE降级；b.不影响QoE的网络降级。

●与仅网络解决方案相比，以及与仅用户解决方案相比，减少了误告警。

已结合作为示例的各种实施例以及实现方式描述了本发明。但是，根据对附图、本公开和独立权利要求的研究，本领域技术人员在实践所要求保护的发明时，可理解和实现其它变化。在权利要求书以及说明书中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，且不定冠词“一个”不排除多个。单个元件或其它单元可以满足权利要求书中描述的若干实体或项目的功能。在互不相同的从属权利要求中列举某些实现方式并不表示这些措施的组合不能被有效地使用。