【摘 要】
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针对传统算法在非均衡交互式网络电视(Internet protocol television,IPTV)数据集下用户报障预测效果不理想的问题,本文将影响网络服务质量(Quality of service,Qo S)的传统
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,中国电信江苏分公司
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(2013CB329005)资助项目;国家自然科学基金(61322104,61571240)资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏省自然科学基金(BK20161517)资助项目;江苏省青蓝工程资助项目
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针对传统算法在非均衡交互式网络电视(Internet protocol television,IPTV)数据集下用户报障预测效果不理想的问题,本文将影响网络服务质量(Quality of service,Qo S)的传统网络参数和主观反映用户体验质量(Quality of experience,Qo E)的MOS评分结合来预测用户是否报障。本文在已有的ODRBSMOTE-SVM算法基础上,针对过采样算法产生噪声以及核参数没有进行优化的缺陷,提出了一种改进型算法。该改进算法首先采用欠采样、过采样算法及数据清洗算法对原始非均衡数据进行处理,然后通过自适应变核参数寻找近似最优值,最终实现提升分类效果。实验结果表明,较传统标准支持向量机(Support vector machine,SVM)算法和ODR-BSMOTE-SVM算法,本文算法能获得更佳的预测效果。
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