發(fā)布時間：2018-10-19 08:13

【摘要】：針對目前常用于P2P流量識別的有監(jiān)督機器學習方法普遍存在時間代價較高的現(xiàn)狀,提出采用時間代價為標準支持向量機四分之一的雙支持向量機來構(gòu)建分類器,并采用K均值集成方法快速生成有標簽樣本集,組合有標簽樣本集構(gòu)成雙支持向量機的訓練樣本,最后利用構(gòu)建好的雙支持向量機分類模型進行P2P流量的識別。實驗結(jié)果表明采用基于K均值集成結(jié)合雙支持向量機的方法在P2P流量識別的時間代價、準確率和穩(wěn)定性方面要遠優(yōu)于標準支持向量機。
[Abstract]:In view of the high time cost of supervised machine learning methods which are often used in P2P traffic identification at present, a new classifier based on dual support vector machine (DSVM), which uses time cost as standard support vector machine (1/4), is proposed. The K-means ensemble method is used to quickly generate the labeled sample set, and the labeled sample set is combined to form the training sample of the double support vector machine. Finally, the constructed classification model of the double support vector machine is used to identify the P2P traffic. The experimental results show that the time cost, accuracy and stability of P2P traffic identification based on K-means integration combined with dual support vector machine are much better than that of standard support vector machine.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學軟件學院;中國傳媒大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61103199) 北京市自然科學基金資助項目(4112052)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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相關博士學位論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前3條

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相關碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

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相關博士學位論文 前1條

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相關碩士學位論文 前2條

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【相似文獻】

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相關碩士學位論文 前2條

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本文編號：2280603