摘要：该文基于网络多媒体业务QoS（Quality of Service）特征特点，提出网络业务QoS类识别算法。探索了新的多媒体业务QoS类划分模式，在QoS分类的基础上，可以通过将具有相同或相似QoS需求特征的业务流聚集生成聚集流。聚集流划分使用较少的QoS特征，借助聚集流可以在合理的粒度上区分多媒体业务。该文从QoS特征出发分析了聚集流识别的特点，利用网络多媒体业务典型QoS特征的稀疏性，使用改进K—SVD（Kernel Singular Value Decomposition）进行字典学习，实现网络多媒体业务QoS类识别。实验结果表明，该文算法比现有方法具有更高的QoS类识别准确性。

关键词：qos 稀疏表示 业务流识别 字典训练 

单位：安徽师范大学物理与电子信息学院; 芜湖241000; 南京邮电大学通信与信息工程学院; 南京210003