本文關鍵詞：網絡視頻環(huán)境中面向用戶QoE的分析與應用　出處：《南京郵電大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 用戶體驗質量 建模預測 決策樹 信息增益 快速離散

【摘要】：互聯(lián)網技術飛速發(fā)展的當下,視頻多樣性服務也大量涌現(xiàn),用戶對于視頻質量的需求也隨之增長。為了更好地服務用戶,提升用戶體驗,服務商致力于研究各方面指標以改善用戶體驗質量(QoE)。因此,如何通過調整、權衡各指標來預測QoE成為了當下的研究熱點。本文從數(shù)據分析、建模預測的角度出發(fā),展開了一系列研究。本文首先進行了數(shù)據搜集、數(shù)據預處理等前期準備工作,從而獲得了大量與視頻相關的指標數(shù)據。為了對可能影響QoE的因素進行分析,本文進行了數(shù)據清洗、離散化、統(tǒng)計分析等工作,從而篩選出合適的影響因素。通過對比多種經典機器學習算法,選取決策樹模型對QoE進行建模預測。具體而言,本文的主要研究工作有如下三點:首先,在利用信息增益進行相關性分析時,采用信息增益最大化方法對連續(xù)型數(shù)據進行離散化處理,并對現(xiàn)有快速離散算法進行改進。通過對含有重復值的特征數(shù)據進行重新整合歸類,使快速離散算法能適用于任何類型的數(shù)據集,提高了離散化的準確率。與此同時將改進快速算法運用到構建樹時的二分離散中,加快了建樹速度,又達到了與原樹相同的預測效果。其次,為了精簡C4.5決策樹模型,對停止條件進行了改進。通過將模型復雜度與準確率權衡比較,共同決定待分裂子集數(shù)據量的最小值,使決策樹在保證一定準確率的前提下達到最精簡模式。通過實驗驗證這樣改進會使得模型的復雜度、算法耗時大大降低,從而能夠適應更龐大的數(shù)據量。最后,針對決策樹建模過程中的特征選取準則進行了改進。通過引入特征離散度指標,與原始信息增益率指標相結合,綜合考慮數(shù)據本身的離散程度和分布情況,構建新的選取標準。通過實驗證明新的選取標準使得特征選取更為準確,同時可以提高決策樹模型的預測準確率。本文最后通過與其他模型進行對比,對改進模型準確率、復雜度、耗時等多方面進行測試,驗證了所設計方案的性能以及改進算法在QoE預測準確性方面的提升效果。
[Abstract]:The rapid development of Internet technology at present, the diversity of services is the emergence of a large number of video users, along with growth for video quality requirements. In order to better serve customers, enhance the user experience, the service provider is devoted to the study of the indicators to improve the quality of user experience (QoE). Therefore, how to adjust, to predict the QoE become a research the focus of the present balance each index. This paper from the data analysis, modeling and forecasting perspective, launched a series of research. This paper carried out the data collection, data processing and other preparatory work, to obtain a great deal of data associated with video. In order to analyze the influencing factors of QoE, this paper has carried on the data cleaning, discretization, statistical analysis and so on, so as to select the appropriate factors. By comparing various classic machine learning algorithms, then the decision tree model is used to model QoE Forecast. Specifically, the main research work of this paper has the following three points: first, the correlation analysis based on information gain, the information gain maximization method for discretization of continuous data, and the existing fast discrete algorithm. Based on the characteristics of data containing duplicate values were re classified, the fast discrete algorithm can be applied to any type of data sets, to improve the accuracy of the discretization. At the same time the improved fast algorithm using two discrete to construct the tree, accelerate the speed of tree and predicted the same effect as the original tree. Secondly, in order to streamline the C4.5 decision tree model, to stop the condition was improved. The model complexity and accuracy tradeoffs, jointly determine the minimum amount of data to be split subset, the decision tree to the issued under the premise of ensuring accuracy Reduced complexity model. Experiments show this improvement makes the model, computation time is greatly reduced, which can adapt to a large amount of data. Finally, according to the criterion of feature selection decision tree modeling process was improved. By introducing the characteristics of dispersion index, combined with the original information gain rate index, considering the discrete the extent and distribution of the data itself, the criteria for the selection of new building. Experiments show that the feature selection criterion is more accurate, and can improve the prediction accuracy of the decision tree model. Finally, by comparing with other models, the improved model accuracy, complexity, time and other aspects of the test. To verify the design scheme of the improved algorithm performance and forecasting accuracy improvement in QoE.

【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1364736