基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究

• 作者: 刘超 王攀 贾毓臻
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: IPTV用户行为 深度学习 DNN
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 167-170,286
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3586字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.032

摘要

IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势.借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析.利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务.实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王攀	南京邮电大学现代邮政研究院	46	289	8.0	16.0
2	刘超	江苏大学电气信息工程学院	35	80	5.0	6.0
3	贾毓臻	江苏大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0