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基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法
被引量：
2
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作者
刘超
陈春冰
王攀
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期421-425,共5页
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...
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。
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关键词
非均衡数据
RVM
核参数寻优
混合采样
报障预测
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职称材料
题名
基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法
被引量：
2
1
作者
刘超
陈春冰
王攀
机构
江苏大学电气信息工程学院
南京邮电大学现代邮政学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期421-425,共5页
基金
江苏省博士后基金资助项目(1402095C)
江苏大学高级人才科研启动基金资助项目(1291140025)。
文摘
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
Keywords
imbalanced data sets
relevance vector machine
nuclear parameter optimization
hybrid sampling
fault prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LFOA-HSRVM的IPTV用户报障预测方法
刘超
陈春冰
王攀
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
2
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