研究背景和意义 随着互联网技术的不断发展，网络速率得到了很大的提升，促使人们对于网络的依赖性也越来越强。

多媒体信息在网上的传输越来越重要，流式技术以其边下载边播放的特性深受娱乐行业的喜爱，而网络视频作为一种重要的休闲娱乐方式，受到了人们的一致追捧，根据思科2016年6月公布的的最新互联网预测报告可知：2015年网络视频流量占全部互联网流量的70%，并且预计到2020年所有消费的网络流量中的视频流量将占到82%，其中移动数据流量将占总数据流量的2/3。

但是，如此庞大的视频数据流量对当前的视频服务带来了极大的挑战，并且视频用户对视频观看质量也提出了新的更高层次的要求，追求更高的用户体验质量。

因此，研究如何精准预测网络视频服务中的用户体验质量（Quality of Experience, QoE），近而提升视频用户体验质量成为一个急需解决的热点问题。

随着LTE网络的部署日趋完备，无线数据速率不断提升，移动端视频用户数必然会剧增，同时也就会产生巨大的视频服务需求。

提升移动端视频用户体验质量，提前抢占移动端视频用户群，对于当前的视频服务提供商来说是至关重要的。

因此，视频流服务中用户体验质量精准预测方面的研究工作，就有了很大的实际应用意义和商业价值。

研究现状 用户体验质量QoE (Quality of Experience)指用户对于业务的综合体验质量,从用户角度反映了实际业务质量与期望之间的差距,对于衡量业务质量、优化网络结构、增强终端适配性都有重要意义。

移动互联网凭借移动接入的特点,为互联网接入提供了更加广泛的应用空间,吸引了广泛的用户群体。

在这个信息化程度欲强的时代，新的多样性的信息服务不断涌现，人们对信息服务质量的要求也变得越来越高，这一点在网络视频上面体现的尤为显著。