基于PNN-PSO算法的IPTV不平衡数据集的QoE的预测方法

摘要

本发明提出了一种基于PNN‑PSO算法的IPTV不平衡数据集的用户体验质量(QoE)的预测方法。该方法包括如下步骤：首先从IPTV的机顶盒记录中提取与用户的体验质量有关联的影响因素，得到PNN‑PSO模型的特征输入，并进行相关概念的定义及数据的提取和预处理；接着分析各个特征与用户体验质量(QoE)的关联；而后基于PNN‑PSO神经网络建立用户体验质量(QoE)预测模型，利用IPTV数据集来实现用户体验质量(QoE)的预测。采用该方法，克服了PNN算法中存在的局部极小问题以及数据不均衡所带来的问题，学习收敛过程更快，预测更加精确、高效；充分利用了IPTV机顶盒的数据集，能够帮助IPTV运营商及时地做出调整措施，以提高用户体验质量。