本文關鍵詞：網絡瀏覽和網絡視頻業(yè)務的特征分析與分類方法

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【摘要】：基于統(tǒng)計特征的機器學習算法已經廣泛運用于網絡流識別與分類中,但是如何找到高效、簡單的統(tǒng)計特征組合一直是本研究領域的重點和難點。針對特征向量維數(shù)過高的問題,綜合考慮類別之間以及類別內部的方差系數(shù),提出了一種基于方差系數(shù)的新型特征選擇方法。從數(shù)學角度上證明了該方法相較于信息增益和卡方檢驗具有更低的計算復雜度。實驗結果表明,該方法可以比現(xiàn)有方法獲得更有效的特征組合以及更高的總體正確率。
【作者單位】： 南京郵電大學通信與信息工程學院;
【關鍵詞】： 流分類 網絡瀏覽 視頻 QoS 方差系數(shù) 特征選擇
【基金】：國家自然科學基金(61271233,60972038) 華為HIRP創(chuàng)新計劃(YB2015070064)資助項目
【分類號】：TP181;TP393.092
【正文快照】： 隨著網絡技術的迅速發(fā)展,基于HTTP協(xié)議的網頁不再是簡單的靜態(tài)文本,而是包含著大量圖片、視頻的信息載體,以及承載著各種各樣應用(如音頻、視頻、游戲、地圖服務、文件下載等)的網絡平臺。隨著云計算的興起,基于HTTP協(xié)議的瀏覽器也為任何設備訪問云端數(shù)據(jù)提供了一種快捷的手段，

本文編號：748363