无监督的视频业务特征分析与分类

发布时间：2017-11-05 01:35

  本文关键词：无监督的视频业务特征分析与分类

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【摘要】：基于机器学习的流统计特征识别的方法关键在于如何找到具有区分力度的业务流统计特征.为此,提出了一些能够较好地区分视频业务的QoS相关的统计特征.为了充分地发挥多级聚类算法的优势,以灵活的特征选择策略标记不同层级的网络视频流,通过大量的真实网络视频数据进行实验验证.结果表明,该方法能比现有同类方法取得更高的分类准确率.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61271233,No.60972038) 教育部博士点基金(No.20103223110001)资助
【分类号】：TP393.09;TP181
【正文快照】： 近年来,随着因特网的迅速发展,网络视频业务的增长极其迅速.根据文献[1]的预测,互联网视频流量的比例在2014年达到57%.与此同时,各种新的应用和未知协议使得网络环境日趋复杂,一系列的问题如有效的网管、不同业务的Qo S保证等也随之产生.对于网络服务提供商(Internet service

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1142060