網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)流的特征選擇與識別研究.pdf

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

2、行了分析、實驗和研究。其主要研究工作如下：
　　提出一種結(jié)合一致性和相關(guān)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(guān)特征，然后對剩余特征依據(jù)信息增益率GR降序排列，結(jié)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(jié)果顯示，該方法能在保證相當(dāng)正確率的前提下有效降低特征維數(shù)，減少分類器訓(xùn)練的時間及

3、運算量。此外，詳細(xì)分析了三種清晰度Web視頻業(yè)務(wù)的特征區(qū)別，Web視頻業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)直播視頻業(yè)務(wù)的特征區(qū)別。
　　設(shè)計了一種改進(jìn)的兩層SVM（Support Vector Machine）分類器，實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的細(xì)粒度分類。第一層為M個并行的二進(jìn)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(wù)區(qū)別于其他業(yè)務(wù)的特征，而無需將所有視頻業(yè)務(wù)都區(qū)分開。此外，第