基于大数据的数字电视用户关机行为预测

广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入.然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估.通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性.     

互联网大规模视频服务用户体验及行为规律研究探讨

本文探讨通过建立用户体验评价方法,分析商业视频服务系统运营数据和进行实验检验,找出大规模视频服务中用户体验规律,以及大规模用户行为规律.具体讨论的研究内容包括：研究分发策略对用户体验的影响,研究用户体验对用户行为的影响,研究大规模用户行为规律及其对技术系统的影响.     

行为截获技术对鼠标动力学身份认证的影响

本文在Windows操作系统中研究并实现了三种截获用户鼠标行为数据的方法:消息钩子、WM_INPUT消息处理和过滤驱动,并从采样时钟分辨率、时间精度和位置信息等方面分析了不同方法所获取数据之间的区别.本文实验中同时使用这三种方法获取了多个用户的鼠标行为数据,从特征层面对不同数据截获方法带来的影响进行了对比分析,并利用神经网络分类器构建了身份认证模型,对使用不同方法下采集的鼠标行为数据进行用户身份认证的效果进行了实验研究.结果表明由三种数据截获方法采集到的数据都取得了较好的身份认证效果,其中使用消息钩子获取的数据进行认证的准确率最高,达到了94％以上.     

基于嵌入式的电量计量采集系统研究

为了对用户用电情况进行实时监测,提高用电采集系统的准确性,及时发现用电异常,研究一种基于嵌入式的电量计量采集系统。该系统主要分为高压无线监测模块、用户用电远程监测单元和监控主站三大部分。通过对比高压无线监测模块和用户用电远程监测单元数据判别用户用电是否存在异常,并将数据传回监控主站。通过实例对所研究的嵌入式电量计量采集系统进行分析,通过监测对比某用户用电信息,有关部门人员通过嵌入式电量计量采集系统监测该用户的用电规律,掌握其窃电行为的证据,对其进行窃电行为判定。     

基于用户行为的无线通信网络综合优化研究

在现代信息技术的发展推动下,无线通信网络逐渐渗入到人们日常生活与工作的各个角落。因此,文章就基于用户行为的无线通信网络综合优化展开研究,研究介绍了无线网络的用户行为特点,进一步提出了无线通信网络综合优化策略,具体实施包括采集与分析用户行为数据、应用基于用户行为的网络优化技术、探究基于用户行为的网络功能拓展,意在为无线通信网络技术的完善与发展,提供一定参考与借鉴。     

基于电磁环境大数据的智能基站布设方法

基站选址优化问题是移动通信中的研究热点,一个好的基站选址方案不仅能够节约资源,而且可以提高用户的通信体验.然而,基站布设常面对的是一个多参数、多约束、非线性的复杂问题,难以通过传统的优化方法进行求解.本文提出一种基于大数据的智能基站布设方法,根据实测电磁环境大数据构建基于深度学习的电波传播模型,使传播模型更加精确;采用...     

IPv6 Wi-Fi环境下终端行为测试研究

各运营商因缺乏必要数据,无法预估升级移动网络到IPv6后对用户体验造成的影响,因此未敢轻易推进。测试了当前各主流移动终端在IPv6 Wi-Fi网络环境下的行为特性,汇总数据后分析了影响用户体验的关键点,研究了移动互联网IPv6大规模推广的可行性。同时亦说明了整个平台的搭建步骤要点。测试研究结果表明,推广移动互联网IPv6的主要障碍是高占比操作系统和浏览器对IPv6支持不完善,影响网络互通导致用户体验下降。     

大数据视角下的互联网视频用户行为

短短10余年间,互联网视频便以其强娱乐性、高个性化、高质量的特点征服了广大用户.规模较大的互联网视频服务网络往往拥百万级的用户数,其每日可采集到数百万条用户行为数据.通过挖掘用户行为数据,发现隐蔽其中的用户行为规律,是提高互联网视频运营企业节目生产、投放能力和改善运营服务能力的有效手段.本文中,我们以最小二乘法、相关性分析法和信息增益法为数学工具,对国内某大型互联网视频运营商采集的用户行为数据进行了深度挖掘.通过研究,我们发现了一系列的用户行为规律,并对其进行了归纳,还对影响用户行为和用户参与度的诸多因素进行了分析.     

联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构.概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦...     

关于人工智能对用户QoE提升的若干思考

认为网络视频供应商也开始更加关注用户体验质量(QoE),但数据量大、个性化提升用户QoE困难等问题仍存在。梳理了人工智能(AI)提升大数据时代下用户QoE的系统化解决方案。以视频业务中的流媒体码率自适应任务为例,将基于用户行为分析的个性化QoE模型及时"反馈"到深度学习神经网络中,通过模型自适应决策和码率调节,实现用户QoE最大化。最后指出基于人工智能的QoE提升仍然存在一些挑战。