本文關(guān)鍵詞：一種基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)流量快速識(shí)別方法

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【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(shí)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)社交網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別方法.為了提高處理的高效性、實(shí)時(shí)性,利用開源云計(jì)算平臺(tái)如doop上提供的M印Reduce架構(gòu)進(jìn)行分布式并行處理.對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能快速、高效的識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)流量,并且識(shí)別準(zhǔn)確率有顯著提高.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)計(jì)算機(jī)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 社交網(wǎng)絡(luò) 流量特征 KMeans聚類算法 MapReduce
【分類號(hào)】：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(shí)代、搜索時(shí)代進(jìn)入今天的社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)代.據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布報(bào)告顯示,社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用增長(zhǎng)迅速,截至2013年6月底,我國(guó)微博用戶規(guī)模為3.31億,較2012年底增長(zhǎng)2216萬(wàn),增長(zhǎng)7.2%,網(wǎng)民中撖博使用率達(dá)到56.0%,較去年底增加了1.3個(gè)百

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1113869