网络视频流量分类的特征选择方法研究

• 作者: 吴争 董育宁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 视频流分类 多级分类器
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1710-0342

摘要

准确,高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service),执行相关网络操作的前提.如今数据规模的剧烈增加为业务流的分类提出了挑战,而特征选择能够尽可能地减少特征维数,去除冗余特征,为大数据时代下的业务流分类提供解决办法.对现有的特征选择方法分成Filter、Wrapper、Embedded三类,分析了各类算法的性能原理.采用最新数据集对不同特征选择算法性能对比,从算法的运行时间、特征压缩率、准确率三个方面评估了特征选择算法的性能.另外,针对现有数据集分类情况进行分级分类以达到视频流的细分类,从而提高分类的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董育宁	南京邮电大学通信与信息工程学院	96	811	13.0	25.0
2	吴争	南京邮电大学通信与信息工程学院	3	4	1.0	2.0