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基于貝葉斯更新機制的流量分類算法

發(fā)布時間:2019-04-13 22:04
【摘要】:準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)流量分類是一系列網(wǎng)絡(luò)管理活動的重要基礎(chǔ)。近年來,利用機器學(xué)習(xí)的原理處理流量分類問題成為網(wǎng)絡(luò)測量領(lǐng)域的研究熱點,其中樸素貝葉斯方法因分類速度快,實現(xiàn)簡單等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用,但隨著網(wǎng)絡(luò)流量的變化和網(wǎng)絡(luò)類別的增加,該方法的分類準(zhǔn)確性和魯棒性隨著時間增長而逐漸降低,引入了一種新的流量分類模型更新方法,通過對模型的更新訓(xùn)練提升其分類性能,并保證模型應(yīng)用的穩(wěn)定性。理論分析和實驗結(jié)果都表明:該方法能夠使流量分類模型隨著時間的增長而保持良好的總體性能,且不易受報文抽樣的影響,能為其他諸多網(wǎng)絡(luò)活動提供相應(yīng)的支持。
[Abstract]:Accurate classification of network traffic is an important basis for a series of network management activities. In recent years, using the principle of machine learning to deal with traffic classification has become a hot topic in the field of network measurement, in which naive Bayesian method has been widely used because of its advantages such as fast classification speed, simple implementation, and so on. However, with the change of network traffic and the increase of network classification, the classification accuracy and robustness of this method decreases gradually with the increase of time. A new traffic classification model update method is introduced. The classification performance is improved by updating and training the model, and the stability of the model application is guaranteed. Theoretical analysis and experimental results show that the traffic classification model can maintain a good overall performance with the increase of time, and it is not easily affected by packet sampling. It can provide corresponding support for many other network activities.
【作者單位】: 周口師范學(xué)院實驗室與設(shè)備管理處;周口師范學(xué)院網(wǎng)絡(luò)管理中心;周口師范學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家973計劃(2009CB320505) 國家科技支撐計劃(2008BAH37B04)
【分類號】:TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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1 林雅鳴;運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對李娜單打技戰(zhàn)術(shù)特征分析[D];北京體育大學(xué);2013年

【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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4 趙偉;基于網(wǎng)絡(luò)流特征的P2P網(wǎng)絡(luò)流量分類文學(xué)研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

5 李彬;基于NetFPGA的網(wǎng)絡(luò)流量分類[D];電子科技大學(xué);2011年

6 林煉;基于網(wǎng)絡(luò)處理器的垃圾郵件過濾系統(tǒng)[D];廈門大學(xué);2008年

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8 王琳;面向高速網(wǎng)絡(luò)的智能化應(yīng)用分類的研究[D];濟南大學(xué);2008年

9 李笛;基于內(nèi)容的垃圾郵件過濾方法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2008年

10 梁銳;網(wǎng)絡(luò)流量識別模型的研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年



本文編號:2457984

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