基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法

摘要：

针对交互式网络电视(IPTV)用户报障因素复杂、故障样本相对贫瘠的问题,基于相关向量机(RVM)高稀疏性的建模特点提出一种结合RVM参数优化和混合采样的IPTV用户报障预测方法(LFOA-HSRVM).该方法将IPTV的用户报障预测视为一个针对非均衡数据集的二分类问题,克服了传统RVM算法在处理非均衡数据时决策边界偏向少数类样本的问题.实验表明,与其他相关算法相比,该算法的少数类分类性能和总体分类性能均有较大提升,能获得更好的报障预测效果.

关键词：非均衡数据、RVM、核参数寻优、混合采样、报障预测

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省博士后基金资助项目;江苏大学高级人才科研启动基金资助项目

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：421-425