本文關(guān)鍵詞： 點對點 流量識別 K均值 決策樹 流量特征　出處：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對標(biāo)簽樣本稀少造成的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的P2P(peer-to-peer)流量識別方法精確度不高的問題,提出了一種基于K均值與決策樹的P2P流量識別模型。該模型基于K均值的半監(jiān)督聚類算法對標(biāo)簽樣本和無標(biāo)簽樣本進(jìn)行預(yù)處理,利用標(biāo)簽樣本建立映射關(guān)系,獲得無標(biāo)簽樣本的類別信息,通過訓(xùn)練處理過的樣本建立決策樹模型。實驗比較了三組不同K值對識別模型精度的影響,并對本文識別模型與決策樹識別模型的識別精確度進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,在只有少量標(biāo)簽樣本的情況下,該模型能保持較高的識別精度。
[Abstract]:Due to the scarcity of labeled samples, the accuracy of P2Ppeer-to-peer traffic identification method with supervised learning is not high. This paper presents a P2P traffic identification model based on K-means and decision tree, which preprocesses label samples and untagged samples based on K-means semi-supervised clustering algorithm, and establishes mapping relationships with tag samples. The class information of unlabeled samples is obtained, and the decision tree model is established by the trained samples. The effects of three groups of different K values on the accuracy of the recognition model are compared. The accuracy of the recognition model and decision tree recognition model is tested. The test results show that the model can maintain high recognition accuracy with only a small number of tag samples.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心;河南理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：河南省軟科學(xué)研究基金項目(102400450064)
【分類號】：TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1494568