1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

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。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1. 拟研究或解决的问题 通过本课题设计的基于机器学习的视频流qoe和增强机制，对视频流qoe进行预测，根据预测结果用机器学习的方法对视频流的分辨率和码率进行调整，从而提升用户体验质量。

2. 拟采用的研究手段（途径） （1） 查阅相关文献和书籍，学习有关qoe相关书籍和参考文献，了解这一领域目前的研究现状。

（2）完成qoe预测算法设计，实现视频流qoe的预测。