網絡視頻業(yè)務流的特征選擇與識別研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網和流媒體技術的發(fā)展，網絡視頻業(yè)務在網絡流量中所占的比例不斷攀升。網絡視頻業(yè)務分類能夠幫助ISP（Internet Service Provider）依據不同視頻業(yè)務的QoS（Quality of Service）需求等級分配不同的網絡資源，從而更合理地規(guī)劃網絡，提高網絡資源利用率。
　　本文針對7種典型的網絡視頻業(yè)務（標清、高清、超清的Web視頻，QQ視頻，網絡直播視頻，P2P客戶端視頻以及Http下載視頻）的分類方法進

2、行了分析、實驗和研究。其主要研究工作如下：
　　提出一種結合一致性和相關性的CON-GR（Consistency Feature Selection-Gain Ratio）特征選擇方法，先采用CON特征選擇快速濾除對分類無用的QoS相關特征，然后對剩余特征依據信息增益率GR降序排列，結合分類器選出最優(yōu)特征子集。將該方法與另外三種特征選擇方法對比，實驗結果顯示，該方法能在保證相當正確率的前提下有效降低特征維數(shù)，減少分類器訓練的時間及

3、運算量。此外，詳細分析了三種清晰度Web視頻業(yè)務的特征區(qū)別，Web視頻業(yè)務和網絡直播視頻業(yè)務的特征區(qū)別。
　　設計了一種改進的兩層SVM（Support Vector Machine）分類器，實現(xiàn)了對網絡視頻業(yè)務的細粒度分類。第一層為M個并行的二進制SVM分類器，第二層為傳統(tǒng)的M-類SVM分類器。由于第一層的引入，使得該分類器較其他分類器而言，更能針對性地選出每種視頻業(yè)務區(qū)別于其他業(yè)務的特征，而無需將所有視頻業(yè)務都區(qū)分開。此外，第