公开(公告)号：CN105045931A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510557534.9

申请日：2015-09-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周亮 ,  徐璐 ,  孟浩

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/735 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于Web挖掘的视频推荐方法和系统，该方法首先将数据挖掘算法应用于Web挖掘用户观看视频的点击行为数据中，利用分类回归树建立用户兴趣模型，采用传统的协同过滤算法给用户推荐个性化的视频，克服了传统推荐系统由于用户评论信息少而带来的数据稀疏性问题，缓解了新用户或新项目无评分的推荐冷启动问题，提高了用户观看视频的满意度，最后将同一兴趣喜好的用户生成推荐，在视频推荐系统中实现好友推荐。

公开(公告)号：CN106792146A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201610841810.9

申请日：2016-09-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周亮 ,  魏昕 ,  黄若尘 ,  孟浩

IPC: H04N21/44 ,  H04N17/00

CPC classification number: H04N21/44008 ,  H04N17/00

Abstract: 本发明公开了一种视频业务中数据驱动的用户体验的客观评价方法，首先找出影响视频业务中的用户体验的因素，确定其中对用户体验影响较大的端到端参数；而后，提取视频编码参数，网络损伤参数和用户终端参数；根据提取的端到端参数，使用基于统计学的方法获得视频业务中用户体验评估模型，得出用户体验的客观计算方法，即，输出客观MOS值。本发明用于解决现有方法中输出的用于评价用户体验的客观MOS值与用户主观MOS值相关度不高且其预测精度和泛化能力弱的问题。采用本发明的方法，不用预先给出待拟和函数，而是根据样本点，寻找一个最优拟和曲面。此外，可以有效地解决主观问题客观化的问题，所获得的客观MOS值与用户主观体验高度一致。