本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)流的特征選擇與識(shí)別研究

  更多相關(guān)文章： 視頻業(yè)務(wù)分類 細(xì)粒度 QoS相關(guān)特征 CON-GR 兩層SVM分類器

【摘要】：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(jí)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(duì)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)行了分析、實(shí)驗(yàn)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(duì)分類無用的QoS相關(guān)特征,然后對(duì)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(duì)比,實(shí)驗(yàn)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(shí)間及運(yùn)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(jì)了一種改進(jìn)的兩層SVM(Support Vector Machine)分類器,實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的細(xì)粒度分類。第一層為M個(gè)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(duì)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,第二層M-類分類器的輸入特征并非第一層所有特征的疊加,而是對(duì)所有視頻業(yè)務(wù)CON-GR特征選擇的結(jié)果。有約10%的數(shù)據(jù)進(jìn)入第二層分類器,說明兩層分類器系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)細(xì)分的必要性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該分類器設(shè)計(jì)能有效提高網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分類的整體正確率。此外,驗(yàn)證了該方法對(duì)短時(shí)流網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)識(shí)別也有一定的應(yīng)用潛力。
【關(guān)鍵詞】：視頻業(yè)務(wù)分類 細(xì)粒度 QoS相關(guān)特征 CON-GR 兩層SVM分類器
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)種類12-13
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及主要貢獻(xiàn)13-14
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 網(wǎng)絡(luò)流量分類技術(shù)15-23
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)流量分類方法15-17
• 2.1.1 基于端口號(hào)的方法15
• 2.1.2 基于深度報(bào)文檢測(cè)的方法15-16
• 2.1.3 基于主機(jī)行為的方法16-17
• 2.1.4 統(tǒng)計(jì)特征結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法17
• 2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量分類17-21
• 2.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法17-18
• 2.2.2 基于監(jiān)督算法的分類模型18-20
• 2.2.3 基于非監(jiān)督算法的分類模型20-21
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分類的現(xiàn)狀21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 視頻業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)特征選擇及分析23-39
• 3.1 特征選擇流程23-24
• 3.2 視頻業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)特征24-27
• 3.2.1 包大小25-26
• 3.2.2 包到達(dá)時(shí)間間隔均值26-27
• 3.2.3 字節(jié)速率27
• 3.2.4 下上行字節(jié)數(shù)之比27
• 3.2.5 下行子流片段數(shù)目27
• 3.3 CFS特征選擇27-30
• 3.3.1 CFS實(shí)現(xiàn)過程28-29
• 3.3.2 CFS特征選擇結(jié)果29-30
• 3.4 CON特征選擇30-31
• 3.4.1 CON實(shí)現(xiàn)過程30-31
• 3.4.2 CON特征選擇結(jié)果31
• 3.5 GR特征選擇31-32
• 3.5.1 GR實(shí)現(xiàn)過程31-32
• 3.5.2 GR特征選擇結(jié)果32
• 3.6 改進(jìn)的CON-GR特征選擇32-33
• 3.6.1 CON-GR實(shí)現(xiàn)過程32-33
• 3.6.2 CON-GR特征排序33
• 3.7 特征選擇結(jié)果分析33-38
• 3.7.1 五大類典型視頻業(yè)務(wù)34-35
• 3.7.2 三種清晰度Web視頻業(yè)務(wù)35-36
• 3.7.3 Web視頻和網(wǎng)絡(luò)直播業(yè)務(wù)36-38
• 3.8 本章小結(jié)38-39
• 第四章 改進(jìn)的兩層SVM視頻業(yè)務(wù)分類器39-47
• 4.1 SVM分類器算法39-43
• 4.1.1 嚴(yán)格線性可分情況39-41
• 4.1.2 廣義線性可分情況41
• 4.1.3 線性不可分情況41-42
• 4.1.4 核函數(shù)42-43
• 4.2 SVM多分類器43-44
• 4.2.1“一對(duì)多”分類器43
• 4.2.2“一對(duì)一”分類器43-44
• 4.3 兩層SVM分類器結(jié)構(gòu)44-46
• 4.3.1 分類器設(shè)計(jì)44-45
• 4.3.2 分類過程及優(yōu)點(diǎn)45-46
• 4.4 網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分類流程46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)47-51
• 5.1.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)48
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集48-50
• 5.1.3 不同網(wǎng)站視頻業(yè)務(wù)的對(duì)應(yīng)50-51
• 5.1.4 特征標(biāo)準(zhǔn)化51
• 5.2 分類器評(píng)價(jià)指標(biāo)51-52
• 5.3 特征選擇結(jié)果52-56
• 5.3.1 五大類典型視頻的最優(yōu)子集53-54
• 5.3.2 三種清晰度Web視頻的最優(yōu)子集54-55
• 5.3.3 Web視頻和網(wǎng)絡(luò)直播的最優(yōu)子集55-56
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分類實(shí)驗(yàn)56-58
• 5.4.1 五大類典型視頻業(yè)務(wù)的分類56-57
• 5.4.2 三種清晰度Web視頻業(yè)務(wù)的分類57
• 5.4.3 Web視頻和網(wǎng)絡(luò)直播業(yè)務(wù)的分類57-58
• 5.5 短時(shí)流網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)分類實(shí)驗(yàn)58
• 5.6 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目66-67
• 致謝67

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