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基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法

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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.
Prediction method for IPTV user's complaint based on LFOA-HSRVM algorithm

刘超、陈春冰、王攀

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江苏大学 电气信息工程学院,江苏 镇江212003

南京邮电大学 现代邮政学院,南京210003

非均衡数据 RVM 核参数寻优 混合采样 报障预测

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

1402095C1291140025

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0661

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(2)
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