本文關(guān)鍵詞：基于特征選取的網(wǎng)絡(luò)游戲與視頻業(yè)務(wù)分類研究

  更多相關(guān)文章： 流量分類 特征選取 網(wǎng)絡(luò)游戲 網(wǎng)絡(luò)視頻 SVM

【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日漸增長(zhǎng),不同類型的網(wǎng)絡(luò)多媒體應(yīng)用也越來越豐富。其中,網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻由于用戶規(guī)模較多,其受關(guān)注程度也隨之提高。如何準(zhǔn)確高效地識(shí)別不同類型的網(wǎng)絡(luò)游戲和網(wǎng)絡(luò)視頻流量,對(duì)于提高服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文選取了目前主流的幾種網(wǎng)絡(luò)游戲和常見的網(wǎng)絡(luò)視頻類型數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,選取的網(wǎng)絡(luò)游戲包括DOTA、DOTA2、LOL、爐石傳說、夢(mèng)幻西游和逆戰(zhàn),選取的網(wǎng)絡(luò)視頻類型有在線標(biāo)清視頻、在線高清視頻、在線直播視頻和視頻下載。在本文的網(wǎng)絡(luò)流量分類研究中,采用特征選取的方法來去除不相關(guān)的特征或者冗余的特征,以達(dá)到提高分類準(zhǔn)確度的目的。本文提出了一種新的SVM(Support Vector Machine)級(jí)聯(lián)分類器:在每一級(jí)的SVM分類器中,通過綜合考慮信息增益率和皮爾森相關(guān)系數(shù)進(jìn)行特征選取的方法,為某一類型的數(shù)據(jù)選取出能有效區(qū)分該類型數(shù)據(jù)與其他類型數(shù)據(jù)的最佳特征組合,并以選取出的最佳特征組合準(zhǔn)確識(shí)別出該類型數(shù)據(jù)。將本文提出的方法用于網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻流量的分類研究中,通過多次的實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證,本文提出的方法可以有效地提高分類正確率。為了驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻短序列流實(shí)時(shí)分類的可能性,本文提取了不同包數(shù)目下網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)的短序列流。通過分類實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)包數(shù)目較少時(shí)即可取得較高的分類正確率,初步驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻短序列流實(shí)時(shí)分類的可能性。本文還對(duì)不同時(shí)間段內(nèi)獲取的6種主流網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn)。通過分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在長(zhǎng)時(shí)間尺度下,不同網(wǎng)絡(luò)游戲的不同流統(tǒng)計(jì)特征的穩(wěn)定性是不一致的。
【關(guān)鍵詞】：流量分類 特征選取 網(wǎng)絡(luò)游戲 網(wǎng)絡(luò)視頻 SVM
【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)】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和各章安排13-15
• 第二章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的流量分類相關(guān)理論介紹15-27
• 2.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無量綱化處理15-17
• 2.1.1 極差正規(guī)化方法15-16
• 2.1.2 標(biāo)準(zhǔn)化方法16
• 2.1.3 均值化方法16-17
• 2.2 常見的相關(guān)性指標(biāo)17-20
• 2.2.1 信息增益率17-18
• 2.2.2 皮爾森相關(guān)系數(shù)18-19
• 2.2.3 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)19-20
• 2.3 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化處理20-21
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)流量分類評(píng)價(jià)指標(biāo)21-22
• 2.5 SVM簡(jiǎn)介22-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于特征選取的SVM級(jí)聯(lián)分類器27-50
• 3.1 皮爾森相關(guān)系數(shù)適用條件判斷27-32
• 3.1.1 判斷是否線性相關(guān)27-30
• 3.1.2 判斷是否符合正態(tài)分布30-32
• 3.2 基于特征選取的SVM級(jí)聯(lián)分類器設(shè)計(jì)32-36
• 3.2.1 基本思想33-34
• 3.2.2 設(shè)計(jì)過程34-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)分析36-45
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)36-37
• 3.3.2 數(shù)據(jù)集37-38
• 3.3.3 流統(tǒng)計(jì)特征38
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析38-45
• 3.4 計(jì)算復(fù)雜度分析45-49
• 3.4.1 本文方法的計(jì)算復(fù)雜度45-48
• 3.4.2 基于信息增益率的特征選取方法的計(jì)算復(fù)雜度48-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第四章 網(wǎng)絡(luò)游戲與網(wǎng)絡(luò)視頻短序列流實(shí)時(shí)分類50-57
• 4.1 基本思想50-51
• 4.2 實(shí)驗(yàn)分析51-56
• 4.2.1 短序列流數(shù)據(jù)集51
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析51-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 第五章 長(zhǎng)時(shí)間尺度下網(wǎng)絡(luò)游戲流統(tǒng)計(jì)特征的穩(wěn)定性57-67
• 5.1 基本思想57
• 5.2 實(shí)驗(yàn)分析57-66
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集57-58
• 5.2.2 流統(tǒng)計(jì)特征均值分析58-62
• 5.2.3 最佳特征組合分析62-66
• 5.3 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67-68
• 6.2 展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-71
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文71-72
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利72-73
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目73-74
• 致謝74

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