随着移动互联网近年来的蓬勃发展,移动终端应用给人们的生活带来了越来越多的便利。淘宝购物、移动终端话费充值、互联网金融服务等逐渐影响着人们的生活习惯,其中OTT应用对人们交流习惯的影响尤为明显。OTT是指移动互联网中的数据和视频服务业务,典型OTT应用包括米聊、微信和易信等。人们每天通过微信等移动终端的APP进行通信交流的现象越来越明显,而微信语音功能的流行对运营商的话音业务产生了强大的冲击,所以,实现对OTT业务的网络监控是很重要的。作为获取移动通信网络运行状况的重要手段之一——移动网络监控一直是互联网研究的热点,而OTT业务特征的提取在其中扮演着重要的角色。本文主要研究了OTT业务数据特征的提取方法,提出了一种基于数据挖掘思想的新方案。论文首先介绍了OTT业务识别的关键技术,阐述几种重要的特征提取方法,说明了OTT业务数据提取系统的分层设计和系统架构。然后设计了数据准备模块并说明其工作原理,对数据载荷的捕获、转换和加载作了详细介绍；分析了两大关键算法——PDA算法和SDA算法,并基于两大算法构建了特征分析模块；建立了OTT业务数据特征提取的系统环境,以微信4.0为样本进行了实验,成功提取出数据特征,并对测试结果进行了分析。最后提出了特征提取方法的不足之处及对后续开发工作的建议。