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J-GLOBAL ID：201702251917860414   整理番号：17A0536425

データマイニングによるIPTV QOE評価手法【JST・京大機械翻訳】

IPTV QoE evaluation method based on data-mining

著者 (4件)： Li Liang (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Qiu Xiaotong (UoG-UESTC Joint School, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Zhao Qiang (Institute of Computer Application, Chinese Academy of Engineering Physics) ,  Ma Shaoliang (Institute of Computer Application, Chinese Academy of Engineering Physics)
資料名： Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban  (Huazhong Keji Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 44  号： 11  ページ： 48-52  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2695A  ISSN： 1671-4512  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 事業者がユーザの認知品質(QOE)に対して能動的な評価と早期警報を行うことが難しく、かつ大量のネットワークの日常運行データを有効に利用できない問題に対して、事業者のIPTVネットワークの運行データと指標IPTV QOE評価法と関連データマイニングアルゴリズムを分析し,データマイニングに基づくIPTV QOE評価法を提案した。この方法は,特性指標の相関分析,指標選択,指数次元縮小,QOEスコア,およびQOE警報を含み,相関分析,回帰分析などのアルゴリズムを用いて,オリジナル指数データからIPTV QOE評価モデルを確立した。実際のデータセットに基づく検証結果は以下のことを示した。この方法は,80スコアの閾値として80を選択するとき,%の早期警報率を達成することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  回帰分析 ,  品質 ,  *データマイニング ,  アルゴリズム ,  警報 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 評価モデル ,  スコア ,  相関分析 ,  評価法 ,  事業者 ,  *IPTV , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： IPTV ,  quality of experience ,  data mining ,  correlation analysis ,  regression analysis

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  IPTV ,  QoE ,  評価手法