随着多媒体和流媒体技术的迅速发展，网络多媒体数据消耗了大量的网络带宽和系统资源，体现出不可控管的特征。多媒体数据多层语义理解可增强流媒体数据可控管性；流媒体调度算法可通过提高带宽使用率和服务器效率等措施，提高整个系统服务性能。　　 本文在网络中心节点对流媒体数据进行由底层至高层的多层语义理解，并提出基于多层语义理解的个体资源流行度模型。结合两种传统调度算法优势，提出基于个体资源流行度模型的多语义合并调度策略。高流行度节目采用发送组播流的同时对邻近分布的补丁流进行分组合并的方式响应用户请求；低流行度节目仍选用传统周期补丁调度算法。多语义合并调度策略在提高资源可控管性的同时以一定的用户等待时间换取带宽资源、提高服务效率。　　 实验结果证明了基于中心节点的网络数据分析、多层语义理解和个体资源流行度模型方案的可行性和正确性；仿真结果表明，在高流行度流媒体节目以及突发性的大规模用户点播行为情况下，多语义合并调度策略在补丁流数和带宽方面明显优于传统周期补丁算法。