本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與決策樹的預(yù)測(cè)方法研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《曲阜師范大學(xué)》 2014年

基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識(shí)別技術(shù)研究

張瑩  

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展,各類新型的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用使網(wǎng)絡(luò)流量急劇增長(zhǎng)，對(duì)帶寬的無秩序、無節(jié)制的搶占，為網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的管理帶來了的巨大挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別技術(shù)的研究可解決帶寬資源使用不合理而造成的業(yè)務(wù)質(zhì)量下降問題，為實(shí)時(shí)監(jiān)控不同業(yè)務(wù)的使用質(zhì)量，鏈路負(fù)載均衡，減少帶寬資源浪費(fèi)，，提升關(guān)鍵業(yè)務(wù)傳輸效率等提供科學(xué)依據(jù)。此外，網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別對(duì)于各種網(wǎng)絡(luò)計(jì)費(fèi)、網(wǎng)絡(luò)安全、流量工程等領(lǐng)域也是至關(guān)重要的。 本文首先分析流量識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀，給出了網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別技術(shù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和識(shí)別結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)流量實(shí)時(shí)識(shí)別中的存在的問題進(jìn)行了分析，給出了解決對(duì)策。然后重點(diǎn)研究了基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識(shí)別技術(shù)，并作了比較。最后設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識(shí)別系統(tǒng)。論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新成果如下： (1)本文將CVFDT(Concept-adapting Very Fast Decision Tree)算法應(yīng)用到在網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別中，CVFDT是一種數(shù)據(jù)流分類算法，可以隨著訓(xùn)練樣本的到來動(dòng)態(tài)的更新分類模型，可以解決概念漂移問題，并采用目前權(quán)威數(shù)據(jù)通過實(shí)驗(yàn)比較了CVFDT算法和VFDT算法的分類準(zhǔn)確率和解決概念漂移的能力； (2)采用CVFDT算法設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)流量識(shí)別系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，給出了流量采集、采樣、流匯聚、流實(shí)時(shí)屬性選擇、構(gòu)建決策樹和類標(biāo)記等關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法。流量采集是采用Linux下的包捕獲庫Libpcap；采樣技術(shù)是采用簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣方法，采用采樣技術(shù)可以解決軟件采集產(chǎn)生嚴(yán)重丟包率的問題；流匯聚通過比較數(shù)據(jù)包五元組來確定數(shù)據(jù)包是否屬于一條流，然后將數(shù)據(jù)包匯聚成流；流實(shí)時(shí)屬性選擇是選擇了具有實(shí)時(shí)性、差異性的屬性集，并且選取了流的一部分作為計(jì)算區(qū)間，降低了時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度；構(gòu)建決策樹則是根據(jù)CVFDT算法構(gòu)建可以隨時(shí)更新的決策樹；分類模塊則是利用實(shí)時(shí)屬性選擇模塊計(jì)算的屬性值作為輸入，對(duì)流量完成類標(biāo)記。通過在校園網(wǎng)中進(jìn)行流量的采集和識(shí)別，本文的流量實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)可以有效輔助網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用情況的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.06
【目錄】：

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