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摘要：傳統(tǒng)網絡用戶體驗層次分析方法忽略了對用戶體驗質量評價的統(tǒng)計特征量的提取，導致用戶體驗質量評價的準確度偏低，網絡服務不夠滿意。因此，提出基于移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析方法。根據(jù)用戶歷史偏好數(shù)據(jù)分布構建移動網絡用戶體驗質量分析模型，考慮移動網絡用戶在瀏覽網站時的行為特征參量，分析移動網絡用戶體驗質量評價的模糊參數(shù)。通過計算用戶之間的相似性特征量，采用模糊度特征聚類方法實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的大數(shù)據(jù)挖掘和信息融合處理?；诖颂崛∫苿泳W絡用戶體驗質量評價的統(tǒng)計特征量，結合用戶－用戶相似性分布和差異度特征，實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析。仿真實驗結果表明，采用該方法分析移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次具有更高的可靠性，提高了移動網絡用戶體驗質量評價準確度，從而提高移動網絡的服務質量。

關鍵詞：移動網絡；用戶體驗；質量評價；模糊層次分析；統(tǒng)計特征量

當前隨著移動網絡用戶的增多，對移動網絡的服務水平提出更大的挑戰(zhàn)，需要優(yōu)化構建移動網絡用戶體驗質量評價模型，結合對移動網絡用戶體驗質量的大數(shù)據(jù)融合結果，根據(jù)推薦算法實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量的精準評價，從而進一步改善移動網絡用戶體驗質量，相關的移動網絡用戶體驗質量評價和量化分析方法的研究受到相關專家的極大關注［1］。對移動網絡用戶體驗質量的評價是建立在對移動網絡用戶體驗的量化特征分析基礎上，采用大數(shù)據(jù)分析和模糊度層次聚類分析，設計移動網絡用戶體驗質量評價模型，通過模糊融合層次性分析，構建移動網絡用戶體驗質量評價的關聯(lián)規(guī)則模型，實現(xiàn)層次化調度和量化評價［2］。傳統(tǒng)移動網絡用戶體驗質量評價的方法主要有基于PID的移動網絡用戶體驗質量評價方法［3］、基于粒子群濾波算法的移動網絡用戶體驗質量評價方法［4］以及非線性預測方法［5］等，通過建立移動網絡用戶體驗質量信息推薦模型，結合統(tǒng)計分析實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量的自適應評價，但傳統(tǒng)方法進行移動網絡用戶體驗質量評價的可靠性不高，自適應性不好。針對上述問題，本文提出基于移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析方法。首先根據(jù)用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)的分布構建移動網絡用戶體驗質量分析模型，考慮移動網絡用戶在瀏覽網站時的行為特征參量，分析移動網絡用戶體驗質量評價的模糊參數(shù)，通過計算用戶之間的相似性特征量，然后采用模糊度特征聚類分析方法實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的大數(shù)據(jù)挖掘和信息融合處理，提取移動網絡用戶體驗質量評價的統(tǒng)計特征量，結合用戶－用戶相似性分布和差異度特征分析，實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析。最后進行仿真測試分析，實驗結果驗證了本文方法能夠有效提高移動網絡用戶體驗質量評價性能。

1用戶體驗質量大數(shù)據(jù)分析模型和特征聚類

1．1大數(shù)據(jù)分析模型

為實現(xiàn)基于移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析，根據(jù)用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)分布構建移動網絡用戶體驗質量分析模型，考慮移動網絡用戶在瀏覽網站時的行為特征參量，進行移動網絡用戶體驗質量的主體特征分析［6］，構建移動網絡用戶體驗質量的信任度模型，如圖1所示。根據(jù)移動網絡用戶體驗質量評價的參數(shù)分析結果，采用DOI（DegreeofInterest）描述移動網絡用戶體驗質量評價的等級，第n＋1層等級中，得到移動網絡用戶體驗質量評價的主體特征分布概率服從Beta分布，如式（1）?；谟脩舻膮f(xié)同過濾分析，得到自適應學習權重函數(shù)為U。移動網絡用戶A和用戶B之間的可靠性參數(shù)分布滿足正態(tài)分布，結合到個性化網站的推薦模型，得到移動網絡用戶體驗質量的模糊參數(shù)融合模型，表示為式（2）基于用戶的協(xié)同特征分析方法，采用三個層次的鏈接分析方法，構建移動網絡用戶體驗質量評價的聯(lián)合參數(shù)分布集［8－9］，用戶A，B對資源i的評分，對用戶集合和項目集合進行聯(lián)合特征分析，根據(jù)客戶端地址分布關系，得到關聯(lián)分布映射，如式（4）。

1．2聯(lián)合特征聚類

根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)分布進行歸一化處理，采用歸一化算法處理方法，得到當前用戶的最近鄰居模糊層次分析聚類條件，如式（5）。（5）通過關聯(lián)規(guī)則譜分析方法進行移動網絡用戶體驗質量的可靠性融合和決策，建立移動網絡用戶體驗質量評價的模糊決策函數(shù)，得到信任度模型χ。采用層次化決策的方法，建立移動網絡用戶體驗質量評價的聯(lián)合特征分布模型，如式（6）。根據(jù)上述分析，完成移動網絡用戶體驗質量評價的模糊參數(shù)的分析，通過計算用戶之間的相似性特征量，采用模糊度特征聚類分析方法實現(xiàn)用戶體驗質量的聯(lián)合特征分析。

2移動網絡用戶體驗質量評價優(yōu)化

2．1模糊層次分析

采用模糊度特征聚類分析方法實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的大數(shù)據(jù)挖掘和信息融合處理，提取移動網絡用戶體驗質量評價的統(tǒng)計特征量，建立移動網絡用戶體驗質量評價的尋優(yōu)模型［12－13］。移動網絡用戶體驗質量評價的模糊迭代函數(shù)描述如式（10）。

2．2移動網絡用戶體驗模糊層次調度

移動應用程序之間的相互依賴性，分析移動網絡用戶的質量可靠性分布模型［14］，得到移動網絡用戶的應用資源存儲特征分布集為式（12）。式中，f（a，b）表示a→b之間質量分布的相似度系數(shù)；γ∈0，（1］表示服務器負載參數(shù)?？紤]移動網絡用戶體驗之間信任值Trusta→b，基于自適應參數(shù)w融合，得到移動網絡用戶體驗質量評價的可靠性融合模型，如式（13）。3仿真實驗與結果分析通過仿真實驗驗證本文方法在實現(xiàn)移動網絡用戶體驗質量評價和模糊層次分析中的應用性能，鄰居節(jié)點的活躍度參數(shù)為0．64，用戶規(guī)模為1200，用戶連接強度為0．57，移動網絡用戶體驗質量評價的節(jié)點數(shù)為360，根據(jù)上述參數(shù)設定，得到移動網絡用戶體驗質量評價的大數(shù)據(jù)時域分布如圖3所示.分析圖4得知，本文方法進行移動網絡用戶體驗質量評價的收斂性較好，均方根誤差較低，證明所提方法具有更優(yōu)的應用性能。

4總結

提出基于移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析方法。根據(jù)用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)分布構建移動網絡用戶體驗質量分析模型，對用戶集合和項目集合進行聯(lián)合特征分析，考慮移動網絡用戶在瀏覽網站時的行為特征參量實現(xiàn)聯(lián)合特征分析。采用模糊反饋補償，實現(xiàn)對移動網絡用戶體驗質量評價的模糊層次分析。實驗結果驗證了本文方法對移動網絡用戶體驗質量模糊性層次分析的評價效果較好，收斂性較強，誤差較低。

作者：麥英健 單位：深圳供電局有限公司