用于P2P流媒体识别的类增量学习算法

摘要：

针对P2P流媒体流量识别中的类增量学习问题,提出一种基于“一对一”支持向量机多分类器的类增量学习算法CIOOL.充分利用原有多分类器知识,在不打破原有分类器体系的前提下加入新增类样本知识,以构造出新的多分类器.实验结果表明,CIOOL算法能在保证识别精度的同时减少训练时间和内存消耗,是一种解决P2P流媒体流量识别中类增量问题的有效方法.

关键词：P2P流媒体识别、类增量学习、一对一、支持向量机、CIOOL算法

所属期刊栏目：37

分类号：TN919.85

资助基金：国家“863”计划基金资助项目“非结构化P2P视频组播流实时识别与过滤技术”2008AA01 Z407

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：154-156