本文選題：包分類　切入點：智能層次分割算法　出處：《計算機應(yīng)用》2013年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：數(shù)據(jù)包分類技術(shù)廣泛應(yīng)用于許多網(wǎng)絡(luò)服務(wù)當(dāng)中,HiCuts算法是多維包分類中最具有代表性的數(shù)據(jù)包分類算法。但由于規(guī)則集分布不均勻,通過簡單地隨機等分某個域很難將規(guī)則劃分到不同的節(jié)點去,從而導(dǎo)致決策樹樹深度急劇增加,使算法查找的時間效率和空間效率大大降低。通過大量統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),規(guī)則集中的規(guī)則域并非均勻分布在其取值范圍內(nèi),為此,在HiCuts算法的基礎(chǔ)上提出了一種利用非均勻切割技術(shù)的N-HiCuts算法來構(gòu)建決策樹。算法對于分布不均勻的域依據(jù)統(tǒng)計規(guī)則進行非均勻切割,對規(guī)則集中分布均勻的某些域采用等分函數(shù)來進行切割,從而提高每次對規(guī)則集進行切割的效率。實驗證明,該算法的整體性能得到較大的提高。
[Abstract]:Packet classification technology is widely used in many network services. HiCuts algorithm is the most representative packet classification algorithm in multidimensional packet classification. It is difficult to divide the rules into different nodes by simply dividing a domain randomly, which leads to a sharp increase in the depth of the decision tree tree and greatly reduces the time and space efficiency of the algorithm. Through a large number of statistical analysis, it is found that, The rule field of a rule set is not uniformly distributed within its value range. For this reason, Based on the HiCuts algorithm, an N-HiCuts algorithm based on non-uniform cutting technique is proposed to construct the decision tree. In order to improve the efficiency of cutting the rule set, we use the equal partition function to cut some fields with uniform distribution of the rule set. The experiment shows that the overall performance of the algorithm is greatly improved.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家973計劃項目(G1999032707) 國家863計劃項目(2008AA01A303) 國家科技支撐計劃項目(2008BAH37B03)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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10 左R，

本文編號：1571039