网络视频业务流的特征选择与识别研究

发布时间：2017-10-16 15:19

  本文关键词：网络视频业务流的特征选择与识别研究

  更多相关文章： 视频业务分类 细粒度 QoS相关特征 CON-GR 两层SVM分类器

【摘要】：随着互联网和流媒体技术的发展,网络视频业务在网络流量中所占的比例不断攀升。网络视频业务分类能够帮助ISP(Internet Service Provider)依据不同视频业务的QoS(Quality of Service)需求等级分配不同的网络资源,从而更合理地规划网络,提高网络资源利用率。本文针对7种典型的网络视频业务(标清、高清、超清的Web视频,QQ视频,网络直播视频,P2P客户端视频以及Http下载视频)的分类方法进行了分析、实验和研究。其主要研究工作如下:提出一种结合一致性和相关性的CON-GR(Consistency Feature Selection-Gain Ratio)特征选择方法,先采用CON特征选择快速滤除对分类无用的QoS相关特征,然后对剩余特征依据信息增益率GR降序排列,结合分类器选出最优特征子集。将该方法与另外三种特征选择方法对比,实验结果显示,该方法能在保证相当正确率的前提下有效降低特征维数,减少分类器训练的时间及运算量。此外,详细分析了三种清晰度Web视频业务的特征区别,Web视频业务和网络直播视频业务的特征区别。设计了一种改进的两层SVM(Support Vector Machine)分类器,实现了对网络视频业务的细粒度分类。第一层为M个并行的二进制SVM分类器,第二层为传统的M-类SVM分类器。由于第一层的引入,使得该分类器较其他分类器而言,更能针对性地选出每种视频业务区别于其他业务的特征,而无需将所有视频业务都区分开。此外,第二层M-类分类器的输入特征并非第一层所有特征的叠加,而是对所有视频业务CON-GR特征选择的结果。有约10%的数据进入第二层分类器,说明两层分类器系统对业务细分的必要性。实验结果显示,该分类器设计能有效提高网络视频业务分类的整体正确率。此外,验证了该方法对短时流网络视频业务识别也有一定的应用潜力。
【关键词】：视频业务分类 细粒度 QoS相关特征 CON-GR 两层SVM分类器
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 网络视频业务种类12-13
• 1.4 研究内容及主要贡献13-14
• 1.5 论文结构14-15
• 第二章 网络流量分类技术15-23
• 2.1 网络流量分类方法15-17
• 2.1.1 基于端口号的方法15
• 2.1.2 基于深度报文检测的方法15-16
• 2.1.3 基于主机行为的方法16-17
• 2.1.4 统计特征结合机器学习的方法17
• 2.2 基于机器学习的网络流量分类17-21
• 2.2.1 机器学习算法17-18
• 2.2.2 基于监督算法的分类模型18-20
• 2.2.3 基于非监督算法的分类模型20-21
• 2.3 网络视频业务分类的现状21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 视频业务的统计特征选择及分析23-39
• 3.1 特征选择流程23-24
• 3.2 视频业务的统计特征24-27
• 3.2.1 包大小25-26
• 3.2.2 包到达时间间隔均值26-27
• 3.2.3 字节速率27
• 3.2.4 下上行字节数之比27
• 3.2.5 下行子流片段数目27
• 3.3 CFS特征选择27-30
• 3.3.1 CFS实现过程28-29
• 3.3.2 CFS特征选择结果29-30
• 3.4 CON特征选择30-31
• 3.4.1 CON实现过程30-31
• 3.4.2 CON特征选择结果31
• 3.5 GR特征选择31-32
• 3.5.1 GR实现过程31-32
• 3.5.2 GR特征选择结果32
• 3.6 改进的CON-GR特征选择32-33
• 3.6.1 CON-GR实现过程32-33
• 3.6.2 CON-GR特征排序33
• 3.7 特征选择结果分析33-38
• 3.7.1 五大类典型视频业务34-35
• 3.7.2 三种清晰度Web视频业务35-36
• 3.7.3 Web视频和网络直播业务36-38
• 3.8 本章小结38-39
• 第四章 改进的两层SVM视频业务分类器39-47
• 4.1 SVM分类器算法39-43
• 4.1.1 严格线性可分情况39-41
• 4.1.2 广义线性可分情况41
• 4.1.3 线性不可分情况41-42
• 4.1.4 核函数42-43
• 4.2 SVM多分类器43-44
• 4.2.1“一对多”分类器43
• 4.2.2“一对一”分类器43-44
• 4.3 两层SVM分类器结构44-46
• 4.3.1 分类器设计44-45
• 4.3.2 分类过程及优点45-46
• 4.4 网络视频业务分类流程46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 实验结果与分析47-60
• 5.1 实验数据47-51
• 5.1.1 网络拓扑结构48
• 5.1.2 实验数据集48-50
• 5.1.3 不同网站视频业务的对应50-51
• 5.1.4 特征标准化51
• 5.2 分类器评价指标51-52
• 5.3 特征选择结果52-56
• 5.3.1 五大类典型视频的最优子集53-54
• 5.3.2 三种清晰度Web视频的最优子集54-55
• 5.3.3 Web视频和网络直播的最优子集55-56
• 5.4 网络视频业务分类实验56-58
• 5.4.1 五大类典型视频业务的分类56-57
• 5.4.2 三种清晰度Web视频业务的分类57
• 5.4.3 Web视频和网络直播业务的分类57-58
• 5.5 短时流网络视频业务分类实验58
• 5.6 本章小结58-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 6.1 总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-65
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文65-66
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目66-67
• 致谢67

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本文编号：1043406