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基于運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的OTT終端識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2020-08-21 08:55
【摘要】:隨著家庭互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,電視服務(wù)進(jìn)入了以互聯(lián)網(wǎng)為載體的多終端多渠道的大視頻消費(fèi)升級(jí)周期。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新,OTT智能終端已經(jīng)成為家庭互聯(lián)網(wǎng)的重要載體和流量入口,其具有很大的營(yíng)銷價(jià)值。運(yùn)營(yíng)商作為基礎(chǔ)寬帶的提供者,具有獨(dú)特的家庭用戶流量?jī)?yōu)勢(shì),通過(guò)終端維度對(duì)家庭互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析挖掘和研究,洞悉家庭用戶的行為偏好,掌握家庭互聯(lián)網(wǎng)中用戶的上網(wǎng)行為、流量特征,為優(yōu)化、合理配置網(wǎng)絡(luò)資源以及優(yōu)化用戶的上網(wǎng)體驗(yàn)等方面提供支持,從而調(diào)整自身視頻業(yè)務(wù)的服務(wù)方式和內(nèi)容。據(jù)此,本文提出了一種基于運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的OTT終端識(shí)別方法。該方法解決了傳統(tǒng)的終端識(shí)別方法中存在識(shí)別率低、效率低、出錯(cuò)率高的問(wèn)題。針對(duì)此方法,本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新如下:1、本文結(jié)合DPI、正則匹配技術(shù)、分布式爬蟲技術(shù)、Hadoop技術(shù)等來(lái)識(shí)別終端。利用DPI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行深度解析;利用高速正則匹配算法獲取UA字符串;通過(guò)編寫Hive中的自定義函數(shù)UDF來(lái)解析UA,得到終端型號(hào);通過(guò)Trie字典樹結(jié)構(gòu)編寫終端匹配程序來(lái)匹配終端型號(hào)與終端名稱。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以更加快速和準(zhǔn)確地識(shí)別終端,終端識(shí)別的準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%以上,相比傳統(tǒng)方法有了很大的提升。2、利用分布式爬蟲的相關(guān)技術(shù)獲取電商網(wǎng)站上各終端型號(hào)的詳細(xì)信息,將抓取到的詳細(xì)信息進(jìn)行存儲(chǔ),從而建立終端庫(kù),并對(duì)終端庫(kù)的信息進(jìn)行不斷地更新和維護(hù),以提高終端匹配的成功率。3、終端庫(kù)信息一直在變化,人工更新終端庫(kù)信息費(fèi)時(shí)費(fèi)力且容易出錯(cuò),本文研究和分析CNN算法在分詞識(shí)別方面的表現(xiàn),提出一種利用深度學(xué)習(xí)對(duì)終端庫(kù)進(jìn)行自動(dòng)更新的方法。
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP311.13;F626;TP18

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本文編號(hào):2799171

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