基于新型特征选择方法的网络浏览与视频分类方法

摘要

本发明公开了基于新型特征选择方法的网络浏览与视频分类方法，该方法的特征选择是通过计算类别内部以及类别之间的变异系数判断特征的重要程度。该方法相对于现有方法具有更低的计算复杂度，能有效地减少特征选择过程的时间和空间复杂度。同时，将本发明方法运用于Skype语音、在线视频观看(即非直播)、在线视频直播、HTTP下载、网页浏览(即网页内容为文字和图片)、网页浏览(即含视频)六种业务分类。实验结果表明，本发明方法可以比现有方法获得更好的分类性能，证明了本发明方法的有效性以及合理性。另外，本发明考虑网页浏览内容因素对于QoS的影响，首次对网页浏览进行了细粒度的分类，能为用户提供更好的QoS保障。

主权项

基于新型特征选择方法的网络浏览与视频分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：在互联网环境中使用网络数据包获取工具获得实验数据，在数据量过大的情况下，对数据包采样，然后对数据包进行过滤，最后计算这些网络业务流的统计特征；步骤2：对业务流的统计特征进行分析，并进行特征筛选；步骤3：获得统计特征作为表示业务流的特征向量，然后利用K近邻分类器(K表示分类器的未知参数)对未知业务流进行分类，得到分类结果。