【摘 要】
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针对运营商难以对用户感知质量(QoE)进行主动评估和预警，且难以有效利用海量的网络日常运行数据的问题，在调研了运营商的IPTV网络运行数据和指标基础上，分析了现有的IPTV Qo
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,四川成都611731
【出 处】
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中国教育和科研计算机网CERNET第二十三届学术年会
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针对运营商难以对用户感知质量(QoE)进行主动评估和预警，且难以有效利用海量的网络日常运行数据的问题，在调研了运营商的IPTV网络运行数据和指标基础上，分析了现有的IPTV QoE评价方法和相关的数据挖掘算法，提出了一种基于数据挖掘的IPTV QoE评价方法.该方法包括特征指标相关性分析、指标选择、指标降维、QoE评分及QoE预警等，通过相关性分析、回归分析等算法实现了从原始指标数据到IPTV Qog评价模型建立的过程.基于真实数据集的验证结果表明：当该方法选择80作为QoE评分阈值时，能够达到66.35％的预警命中率.
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