基于特征选取的网络游戏与视频业务分类研究

发布时间：2017-07-26 00:05

  本文关键词：基于特征选取的网络游戏与视频业务分类研究

  更多相关文章： 流量分类 特征选取 网络游戏 网络视频 SVM

【摘要】：近年来,随着互联网的迅猛发展,网络规模日渐增长,不同类型的网络多媒体应用也越来越丰富。其中,网络游戏与网络视频由于用户规模较多,其受关注程度也随之提高。如何准确高效地识别不同类型的网络游戏和网络视频流量,对于提高服务质量和用户体验具有十分重要的现实意义。本文选取了目前主流的几种网络游戏和常见的网络视频类型数据作为研究对象,选取的网络游戏包括DOTA、DOTA2、LOL、炉石传说、梦幻西游和逆战,选取的网络视频类型有在线标清视频、在线高清视频、在线直播视频和视频下载。在本文的网络流量分类研究中,采用特征选取的方法来去除不相关的特征或者冗余的特征,以达到提高分类准确度的目的。本文提出了一种新的SVM(Support Vector Machine)级联分类器:在每一级的SVM分类器中,通过综合考虑信息增益率和皮尔森相关系数进行特征选取的方法,为某一类型的数据选取出能有效区分该类型数据与其他类型数据的最佳特征组合,并以选取出的最佳特征组合准确识别出该类型数据。将本文提出的方法用于网络游戏与网络视频流量的分类研究中,通过多次的实验可以验证,本文提出的方法可以有效地提高分类正确率。为了验证网络游戏与网络视频短序列流实时分类的可能性,本文提取了不同包数目下网络游戏与网络视频数据的短序列流。通过分类实验发现,当包数目较少时即可取得较高的分类正确率,初步验证了网络游戏与网络视频短序列流实时分类的可能性。本文还对不同时间段内获取的6种主流网络游戏数据进行了分类实验。通过分类实验验证,在长时间尺度下,不同网络游戏的不同流统计特征的稳定性是不一致的。
【关键词】：流量分类 特征选取 网络游戏 网络视频 SVM
【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】：TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 研究内容和各章安排13-15
• 第二章 基于机器学习的流量分类相关理论介绍15-27
• 2.1 统计数据无量纲化处理15-17
• 2.1.1 极差正规化方法15-16
• 2.1.2 标准化方法16
• 2.1.3 均值化方法16-17
• 2.2 常见的相关性指标17-20
• 2.2.1 信息增益率17-18
• 2.2.2 皮尔森相关系数18-19
• 2.2.3 斯皮尔曼等级相关系数19-20
• 2.3 连续型数据离散化处理20-21
• 2.4 网络流量分类评价指标21-22
• 2.5 SVM简介22-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第三章 基于特征选取的SVM级联分类器27-50
• 3.1 皮尔森相关系数适用条件判断27-32
• 3.1.1 判断是否线性相关27-30
• 3.1.2 判断是否符合正态分布30-32
• 3.2 基于特征选取的SVM级联分类器设计32-36
• 3.2.1 基本思想33-34
• 3.2.2 设计过程34-36
• 3.3 实验分析36-45
• 3.3.1 实验设计36-37
• 3.3.2 数据集37-38
• 3.3.3 流统计特征38
• 3.3.4 实验过程及结果分析38-45
• 3.4 计算复杂度分析45-49
• 3.4.1 本文方法的计算复杂度45-48
• 3.4.2 基于信息增益率的特征选取方法的计算复杂度48-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第四章 网络游戏与网络视频短序列流实时分类50-57
• 4.1 基本思想50-51
• 4.2 实验分析51-56
• 4.2.1 短序列流数据集51
• 4.2.2 实验过程及结果分析51-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第五章 长时间尺度下网络游戏流统计特征的稳定性57-67
• 5.1 基本思想57
• 5.2 实验分析57-66
• 5.2.1 数据集57-58
• 5.2.2 流统计特征均值分析58-62
• 5.2.3 最佳特征组合分析62-66
• 5.3 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67-68
• 6.2 展望68-69
• 参考文献69-71
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文71-72
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利72-73
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目73-74
• 致谢74

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本文编号：573856