【摘 要】
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当前因特网多媒体视频流业务增长迅速,有效识别网络流量P2P(Peer to Peer)视频流服务是一项重要挑战。本文提出一种基于机器学习的P2P视频流识别技术。该技术中视频流特征分析系统包括数据报采集、处理、分流和属性特征计算模块。其次,提出了基于统计方法的P2P视频流数据报特征挖掘方法。仿真实验验证了所提出方法的高效性和准确性,能够较好的满足P2P视频流识别。
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当前因特网多媒体视频流业务增长迅速,有效识别网络流量P2P(Peer to Peer)视频流服务是一项重要挑战。本文提出一种基于机器学习的P2P视频流识别技术。该技术中视频流特征分析系统包括数据报采集、处理、分流和属性特征计算模块。其次,提出了基于统计方法的P2P视频流数据报特征挖掘方法。仿真实验验证了所提出方法的高效性和准确性,能够较好的满足P2P视频流识别。
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