本文關(guān)鍵詞：基于相關(guān)信息的網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類法改進(jìn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的快速增長(zhǎng)導(dǎo)致傳統(tǒng)基于端口與有效載荷的網(wǎng)絡(luò)流量分類方法效率大幅降低,并且目前多數(shù)網(wǎng)絡(luò)流分類方法未考慮流之間的相關(guān)性。針對(duì)上述問(wèn)題,基于相關(guān)信息提出一種改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類法。利用流包模型反映網(wǎng)絡(luò)流的相關(guān)信息,將非參數(shù)核密度估計(jì)方法引入貝葉斯分類器中,對(duì)分布密度函數(shù)進(jìn)行非參數(shù)核密度估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與使用核密度估計(jì)和流包的分類方法相比,該方法的分類準(zhǔn)確率更高。
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息中心;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量分類 樸素貝葉斯分類 核密度估計(jì) 相關(guān)信息 機(jī)器學(xué)習(xí)
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(2010BAC67B05)
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 中文引用格式:趙英,譚楊.基于相關(guān)信息的網(wǎng)絡(luò)流量貝葉斯分類法改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)工程,2016,42(3):80-83,88.英文引用格式:Zhao Ying,Tan Yang.Improving for Network Traffic Bayes Classification Method Based on CorrelationInformation[J].Computer Engineering,2016,42(3):8

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