[00499305]基于数据驱动的个性化无线资源管理研究
联系人：柯安星
所在地：福建厦门市
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技术详细介绍
该项目主要研究内容如下：
1。首先针对学术界和工业界还没有一个较为完备的用户体验体系，可以涵盖所有影响QoE 的重要可观测因素的问题，建立了一个包含用户特征、业务特征以及（用户、业务）可观测关系特征的用户体验描述体系。对用户使用业务进行多个层面和多个维度综合评价。 2。搭建了一个用于搜集个性化 QoE 相关数据的数据搜集平台：此平台可以提供在线视频
播放服务，并同时搜集相关的用户数据，这些数据可以为个性化 QoE 评估提供研究基础。 3。引入了视频流行度指标作为影响因素，并通过视频流行度得到体验评价的映射关系。
同时，以用户体验描述系统为基础对特定用户使用特定业务进行事件描述，针对事件在已有数据中进行知识发现，评估事件映射的 QoE，并且对模型进行深度优化，建立个性化 QoE 模型。并且，针对个性化模型中，如何合理预测用户偏好问题，课题组利用贝叶斯图、受限波兹曼机、多维上下文、多模型融合等数据挖掘方法很好的预测用户偏好，解决了在实际的应用中靠用户反馈得到用户针对业务的偏好是不现实的问题。
3。以提高用户 QoE 为首要目标，兼顾谱效率、能量效率，在未来 5G 多种场景中，进行多目标资源优化管理研究方向进行了深入研究。首先分析及探讨了 5G 场景下用户体验的挑战及个性化 QoE 管理框架。同时，针对未来 5G 业务，提出面向 QoE 的视频业务主动缓存和传输优化方案。针对未来 5G 场景，研究以提高用户 QoE 为首要目标，兼顾谱效率、能量效率的多目标无线资源动态分配策略及相关算法。
1。首先针对学术界和工业界还没有一个较为完备的用户体验体系，可以涵盖所有影响QoE 的重要可观测因素的问题，建立了一个包含用户特征、业务特征以及（用户、业务）可观测关系特征的用户体验描述体系。对用户使用业务进行多个层面和多个维度综合评价。 2。搭建了一个用于搜集个性化 QoE 相关数据的数据搜集平台：此平台可以提供在线视频
播放服务，并同时搜集相关的用户数据，这些数据可以为个性化 QoE 评估提供研究基础。 3。引入了视频流行度指标作为影响因素，并通过视频流行度得到体验评价的映射关系。
同时，以用户体验描述系统为基础对特定用户使用特定业务进行事件描述，针对事件在已有数据中进行知识发现，评估事件映射的 QoE，并且对模型进行深度优化，建立个性化 QoE 模型。并且，针对个性化模型中，如何合理预测用户偏好问题，课题组利用贝叶斯图、受限波兹曼机、多维上下文、多模型融合等数据挖掘方法很好的预测用户偏好，解决了在实际的应用中靠用户反馈得到用户针对业务的偏好是不现实的问题。
3。以提高用户 QoE 为首要目标，兼顾谱效率、能量效率，在未来 5G 多种场景中，进行多目标资源优化管理研究方向进行了深入研究。首先分析及探讨了 5G 场景下用户体验的挑战及个性化 QoE 管理框架。同时，针对未来 5G 业务，提出面向 QoE 的视频业务主动缓存和传输优化方案。针对未来 5G 场景，研究以提高用户 QoE 为首要目标，兼顾谱效率、能量效率的多目标无线资源动态分配策略及相关算法。