Defesa de Dissertação de Mestrado de Douglas Cuba dos Santos, em 21/12/2023, às 14:00 horas, por videoconferência

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Link para defesa: https://meet.google.com/shs-wvpo-xpy?hs=224

Customer’s Quality of Service Prediction Models for a Large Fixed Broadband Service Provider

Resumo:

Na última década, o número de assinantes de banda larga fixa no Brasil aumentou consistentemente. No entanto, apesar da crescente procura, os clientes enfrentam vários desafios com o serviço de banda larga. Assim, neste trabalho, estabelecemos parceria com a TIM, uma das maiores provedoras de serviços de banda larga fixa do Brasil, para analisar parâmetros de Qualidade de Serviço (QoS) dos clientes e prever o alcance da taxa de download contratada pelos clientes. Levamos em consideração 7,8 milhões de registros coletados em 31 dias, a partir de 22 de maio de 2021 e 1º de janeiro de 2022, de 5% de todos os clientes. Este trabalho propõe dois modelos ECOC, ECOC-5 e sua versão aprimorada, ECOC-20, um modelo baseado em Error-Correcting Output Codes (ECOC), e propõe o framework Oracle, ambos para prever com precisão a qualidade do serviço, particularmente o download taxa, alcançada pelos clientes usando apenas recursos categóricos relacionados à localização do cliente, plano de internet e equipamentos. Nossos experimentos demonstram que ambos os modelos ECOC superaram as linhas de base comparativas e a estrutura Oracle equilibrou os resultados de uma competição entre modelos multiclasse. A TIM pode usar nossas contribuições para aprimorar suas ofertas de banda larga fixa.

 

Abstract:

Over the last decade, the count of fixed broadband subscribers in Brazil has consistently risen. However, despite the growing demand, customers encounter various challenges with the broadband service. Thus, in this work, we partner with TIM, one of the largest fixed broadband service providers in Brazil, to analyze customers’ Quality of Service (QoS) parameters and predict customers’ achievement contracted download rate. We take into account 7.8 million logs that were gathered over 31 days starting from May 22, 2021, and January 1, 2022, from 5% of all customers. This work proposes two ECOC models, ECOC-5 and its enhanced version, ECOC-20, a model based on Error-Correcting Output Codes (ECOC), and proposes the Oracle framework, both to accurately predict the quality of service, particularly the download rate, achieved by the customers using only categorical features related to customer location, internet plan, and equipment. Our experiments demonstrate that both ECOC models outperformed the comparative baselines and the Oracle framework balanced the results of a competition between multiclass models. TIM can use our contributions to enhance its fixed broadband offerings.

 

Banca  examinadora:

Prof. Antonio Augusto de Aragão Rocha, UFF – Presidente

Profa. Flávia Coimbra Delicato, UFF

Prof. Lisandro Zambenedetti Granville, UFRGS