[00006060]非均衡IPTV数据集下的用户报障预测方法
技术详细介绍
本发明公开了非均衡IPTV数据集下的用户报障预测方法，主要步骤：(1)导入IPTV用户观看记录并提取数值型指标；(2)平均每位用户的观看记录；(3)初始化平衡值β；(4)采用均基于马氏距离的ODR和BSMOTE算法删除不报障样本，增加人工报障样本；(5)使用TOMEK算法删除对分类有负面影响的新增样本；(6)将重建后的样本数据集放入自适应变核宽度的SVM分类器中训练；(7)将待预测的IPTV用户数据，输入到训练好的SVM的检测器中。由于采用改进BSMOTE和ODR算法均基于马氏距离，不仅避免变量的多重相关性所带来的信息重叠，还不受样本点属性之间不同量纲的影响，获得更佳的样本数据改造效果，削弱了噪声点和冗余点对报障预测的干扰，大幅度提高了分类器预测准确度。
