[发明专利]一种基于BP‑Adaboost神经网络的用户体验质量的预测方法在审
| 申请号： | 201710291022.1 | 申请日： | 2017-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN107087160A | 公开（公告）日： | 2017-08-22 |
| 发明（设计）人： | 魏昕;黄若尘;高赟;毛佳丽;周亮 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04N17/00 | 分类号： | H04N17/00 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所32207 | 代理人： | 李湘群 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP‑Adaboost神经网络的用户体验质量的预测方法，该方法用于解决现有IPTV视频业务中对于用户体验质量的预测准确性不高的缺陷，本发明的实施流程包括首先从IPTV机顶盒采集到的数据中抽取KPI数据，并提取特征，特别设计了用户观看率作为其中的重要特征，而后基于Adaboost框架，并将BP神经网络嵌入其中，作为弱分类器，完成BP‑Adaboost神经网络模型的训练，而后对未知用户体验质量的KPI数据进行预测。采用本发明的方法，能够有助于从用户主观感受出发，更好地预测用户体验质量，并且所设计的新型的模型训练和预测方法可以更加准确、高效地预测用户体验质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp adaboost 神经网络 用户 体验 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP‑Adaboost神经网络的用户体验质量的预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：数据预处理，确定影响用户满意度的因素；步骤2：训练模型，输入预处理后的数据，训练得到BP_Adaboost模型；步骤3：完成KPI数据的用户体验质量的预测。
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