本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)非監(jiān)督分類方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和流媒體技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中各種各樣的應(yīng)用層出不窮。與此同時,網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)流量的增長也引起了人們的極大關(guān)注。眾所周知,視頻業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸量大,對網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延等要求較高,并且不同類型網(wǎng)絡(luò)視頻應(yīng)用有著不同的QoS需求,對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的有效管理造成較大的影響。為了有效地管理網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、高效地分配網(wǎng)絡(luò)資源以及保證不同視頻應(yīng)用的QoS需求,準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流分類相當(dāng)重要,尤其是對網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的分類。因此,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流分類問題是近年來研究的熱點。本文針對六種典型的網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)進行研究,包括非對稱標(biāo)清視頻、非對稱高清視頻、HTTP下載視頻、QQ聊天視頻、xunlei下載視頻和網(wǎng)絡(luò)在線直播Sopcast。主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流分類中的特征選取和識別方案的改進。主要工作如下:不同的網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)具有不同的能夠反映其本質(zhì)屬性的統(tǒng)計特征。如何找到該本質(zhì)特征是提高基于流統(tǒng)計特征的機器學(xué)習(xí)算法性能的關(guān)鍵。因此,本文致力于尋找能夠較好區(qū)分網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的統(tǒng)計特征。通過對獲取的多媒體視頻流數(shù)據(jù)進行深入的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘,得到具有較好區(qū)分效果的業(yè)務(wù)流QoS相關(guān)特征組合(例如:包大小的信息熵、下上行字節(jié)數(shù)之比等),并驗證了這些特征在區(qū)分典型網(wǎng)絡(luò)視頻應(yīng)用中的有效性。針對網(wǎng)絡(luò)視頻應(yīng)用的多樣性,以及它們對QoS需求的差異性,有必要對網(wǎng)絡(luò)視頻應(yīng)用進行更細粒度的劃分。不同的網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)具有不同的QoS相關(guān)的統(tǒng)計特征,特定的統(tǒng)計特征適合于區(qū)分特定的業(yè)務(wù),即不可能用某個特征將所有的視頻應(yīng)用都區(qū)分開。隨著需要區(qū)分的業(yè)務(wù)類別數(shù)的增多,所有分類算法的分類性能都會降低,即很難一次性將所有的應(yīng)用區(qū)分開。因此,本文提出了一種基于多級聚類的網(wǎng)絡(luò)視頻流識別方案。本方案逐級地對網(wǎng)絡(luò)視頻流進行分類,并在每一級分類中采用不同的統(tǒng)計特征組合,通過分類實驗與現(xiàn)有的方法進行比較。實驗結(jié)果表明,本文提出的多級聚類網(wǎng)絡(luò)視頻流識別方案能夠取得更好的分類準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：統(tǒng)計特征 QoS 業(yè)務(wù)流識別 視頻業(yè)務(wù)流分類 多級聚類
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 研究背景9-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流識別技術(shù)現(xiàn)狀13-17
• 1.2.2 監(jiān)督的識別方法研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.3 非監(jiān)督的識別方法研究現(xiàn)狀18
• 1.2.4 視頻分類方法研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 研究內(nèi)容和各章安排19-21
• 第二章 FCM聚類算法簡介21-28
• 2.1 FCM基本理論21-25
• 2.1.1 K均值聚類算法21-22
• 2.1.2 FCM聚類算法22-23
• 2.1.3 基于核函數(shù)的模糊C均值聚類（KFCM）23-25
• 2.2 層次聚類25-27
• 2.3 聚類有效性指標(biāo)27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)視頻流特征分析與選擇28-45
• 3.1 數(shù)據(jù)獲取28-30
• 3.2 包大小相關(guān)特征30-36
• 3.2.1 包大小30-33
• 3.2.2 下行平均包大小33-34
• 3.2.3 下行包大小的標(biāo)準(zhǔn)差34-35
• 3.2.4 下行包大小的信息熵35-36
• 3.3 包到達時間間隔相關(guān)特征36-38
• 3.3.1 平均包到達時間間隔36-37
• 3.3.2 包到達時間間隔的標(biāo)準(zhǔn)差37-38
• 3.4 下上行字節(jié)數(shù)之比38-39
• 3.5 下行子流片段數(shù)目39-40
• 3.6 下行流有效IP數(shù)目40-41
• 3.7 特征選取41-44
• 3.8 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于多級聚類的網(wǎng)絡(luò)視頻流識別實驗45-58
• 4.1 實驗設(shè)置45-47
• 4.2 多級聚類識別方案47-48
• 4.3 分類效果的評價標(biāo)準(zhǔn)48-49
• 4.4 實驗結(jié)果及分析49-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 本文總結(jié)58-59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻60-63
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文63-64
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利64-65
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目65-66
• 致謝66

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