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网络视频直播QoE预测模型研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网普及和智能终端的普及，网络视频直播成为了人们日常生活中不可缺少的一部分。但是，由于网络的复杂性和不可控因素的影响，网络视频直播的质量往往受到很大影响，所以保证网络视频直播的QoE（QualityofExperience）变得越来越重要。
QoE是指用户在使用某个应用、服务或设备时，对使用体验的总体感知。QoE是用户满意度、期望和感知之间的综合体现，包括视频的清晰度、稳定性、交互性、服务的响应时间、稳定性、可靠性，等等，因此，QoE评估不仅与技术相关，还涉及到用户感知、社会文化和商业价值等多方面因素。
目前，已有许多研究探索了评估QoE的方法，但是，准确地预测网络视频直播的QoE仍然是一个挑战性问题。因此，需要开展进一步的研究，建立网络视频直播QoE预测模型，以更好地满足用户需求。
二、研究内容
本文旨在研究网络视频直播QoE预测模型，具体内容如下：
1.分析影响QoE的因素：本文将分析影响网络视频直播QoE的因素，包括的视频的清晰度、稳定性、交互性等方面，以及网络环境、设备等诸多因素，通过数据分析方法建立基础数据模型。
2.探索预测模型：基于数据模型，本文将探索适合的预测模型，如决策树、支持向量机、神经网络等方法，以期能够更准确地预测网络视频直播的QoE。
3.视频编码标准：本文将调研不同视频编码标准，研究各编码标准在不同网络环境下的表现，以期提升网络视频直播的QoE。
4.QoE优化策略：本文将探索不同的QoE优化策略，包括的视频质量调整、流媒体协议优化、网络拥塞控制等等，以期实现更高效的QoE优化策略。
三、研究意义
本研究的意义主要包括以下几个方面：
1.提高用户体验：通过建立网络视频直播QoE预测模型，可以更准确地预测用户体验质量，发现潜在的问题，并及时作出调整优化，提高用户体验。
2.为网络视频直播提供优化方案：通过探索不同的QoE优化策略，本研究将为网络视频直播提供更高效的优化方案。
3.推动相关技术研发：本研究将探究视频编码、协议优化等方面的技术问题，推动相关技术的研发。
四、研究方法
本研究将采用数据分析方法和机器学习方法，如聚类分析、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络（ANN）等方法，来探索网络视频直播QoE预测模型，以及QoE优化策略。
五、预期结果
本研究预期结果如下：
1.建立网络视频直播QoE预测模型：通过数据分析和机器学习方法，建立网络视频直播QoE预测模型，该模型将能够更准确地预测QoE。
2.推荐有效的QoE优化策略：通过实验和分析，本研究将推荐更有效的QoE优化策略，从而提高网络视频直播的QoE。
3.推动相关技术的发展：本研究将探究视频编码、协议优化等方面的技术问题，推动相关技术的发展。
六、预期贡献
本研究将为网络视频直播的QoE评估提供更加科学的研究方法，并且提出更加实用的QoE优化策略，为网络视频直播提供更好的用户体验。此外，本研究也将促进相关技术的发展，为网络视频直播行业的发展做出贡献。