一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)流量快速識別方法
本文關(guān)鍵詞:一種基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)流量快速識別方法
更多相關(guān)文章: 社交網(wǎng)絡(luò) 流量特征 KMeans聚類算法 MapReduce
【摘要】:在分析了社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀后,結(jié)合現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法和社交網(wǎng)絡(luò)流量特征屬性,提出了一種基于KMeans聚類算法的無監(jiān)督學(xué)習(xí)社交網(wǎng)絡(luò)流量識別方法.為了提高處理的高效性、實時性,利用開源云計算平臺如doop上提供的M印Reduce架構(gòu)進行分布式并行處理.對比實驗結(jié)果表明,提出的方法能快速、高效的識別社交網(wǎng)絡(luò)流量,并且識別準(zhǔn)確率有顯著提高.
【作者單位】: 北京信息科技大學(xué)計算機學(xué)院;北京信息科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)文化傳播北京市重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】: 社交網(wǎng)絡(luò) 流量特征 KMeans聚類算法 MapReduce
【分類號】:TP393.07;TP18
【正文快照】: 從網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的角度看,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)由門戶時代、搜索時代進入今天的社交網(wǎng)絡(luò)時代.據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布報告顯示,社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用增長迅速,截至2013年6月底,我國微博用戶規(guī)模為3.31億,較2012年底增長2216萬,增長7.2%,網(wǎng)民中撖博使用率達到56.0%,較去年底增加了1.3個百
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本文編號:1113869
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