隨著寬帶技術(shù)的發(fā)展,通過網(wǎng)絡(luò)傳播多媒體內(nèi)容也變得越來越高效,由此帶來的一個典型的應(yīng)用場景就是交互式網(wǎng)絡(luò)電視(Internet Protocol Television,簡稱IPTV),近年來,IPTV越來越受到用戶的青睞,根據(jù)工信部最新數(shù)據(jù)顯示,截至2018年6月末,基礎(chǔ)電信企業(yè)發(fā)展的IPTV用戶總數(shù)達1.42億戶,上半年凈增2002萬戶,用戶規(guī)模持續(xù)穩(wěn)步增長。在這樣的發(fā)展速度下,未來IPTV網(wǎng)絡(luò)中的各類業(yè)務(wù)強調(diào)的不僅僅是傳輸速度、帶寬等這些網(wǎng)絡(luò)硬指標(biāo),更注重的是用戶在接受這些服務(wù)過程中的整體感受和體驗�；诖�,在本論文中我們主要研究了基于用戶興趣挖掘的用戶體驗質(zhì)量關(guān)鍵技術(shù)提升方法,論文的主要研究工作主要體現(xiàn)在如下三個方面:首先,基于統(tǒng)計學(xué)知識對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理工作,提出了一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法,包括數(shù)據(jù)清洗、異常值判別與處理、數(shù)據(jù)歸一化。然后,在對IPTV用戶收看電視的行為進行分析時,提出兩種對用戶興趣挖掘的建模方法,第一種是基于電視節(jié)目的標(biāo)簽和用戶的觀看時長,提出基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,簡稱GMM)的聚類算法生成用戶觀看行為向量,以此來表示用戶觀...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究概況
        1.2.1 用戶興趣挖掘研究現(xiàn)狀
        1.2.2 用戶體驗質(zhì)量QoE研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容與組織架構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識介紹
    2.1 IPTV技術(shù)介紹
    2.2 用戶興趣挖掘技術(shù)概述
        2.2.1 基于外部信息的方法
        2.2.2 基于抽取關(guān)鍵詞的方法
        2.2.3 基于主題模型的方法
    2.3 用戶體驗質(zhì)量QoE概述
        2.3.1 QoE的定義
        2.3.2 QoE的評價方法
        2.3.3 QoE的預(yù)測模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于統(tǒng)計學(xué)的數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 數(shù)據(jù)集介紹
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)清洗
        3.2.2 異常值判別與處理
        3.2.3 數(shù)據(jù)歸一化
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于用戶觀看行為的興趣挖掘
    4.1 基于標(biāo)簽-觀看時長的用戶興趣挖掘模型
        4.1.1 基于標(biāo)簽的用戶觀看行為分析
        4.1.2 基于GMM聚類算法的用戶興趣挖掘模型
        4.1.3 基于觀看時長統(tǒng)計的用戶分類算法
    4.2 基于attention-RNN的用戶興趣挖掘
        4.2.1 RNN模型
        4.2.2 基于attention-RNN的用戶興趣挖掘模型
        4.2.3 模型評估和結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶體驗質(zhì)量預(yù)測模型
    5.1 影響用戶體驗的關(guān)鍵因素
        5.1.1 服務(wù)層面影響因素
        5.1.2 用戶層面影響因素
    5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    5.3 基于改進的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用戶體驗預(yù)測模型
        5.3.1 基于標(biāo)簽-觀看時長用戶興趣特征的QoE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
        5.3.2 基于attention-RNN用戶興趣特征的QoE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
    5.4 模型評估與結(jié)果分析
        5.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        5.4.2 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄4 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3844972