本文選題：網(wǎng)絡流量分類 + 支持向量機　； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2013年08期

【摘要】：針對SVM(support vector machine)算法應用到大規(guī)模網(wǎng)絡流量分類中存在計算復雜度高、訓練速度慢等問題,提出一種基于云計算平臺進行并行網(wǎng)絡流量分類的SVM方法,以提高對大數(shù)據(jù)集的分類訓練速度。該方法是一種采用云計算平臺構(gòu)建多級SVM和映射規(guī)約(MapReduce)模型的方法。它將訓練數(shù)據(jù)集劃分為多個子訓練數(shù)據(jù)集,通過對所有子訓練數(shù)據(jù)集進行并行訓練,得到支持向量集,進而訓練出流量分類模型。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的SVM方法相比,并行SVM網(wǎng)絡流量分類方法在保持較高分類精度的前提下,有效地減少了訓練時間,提高了大規(guī)模網(wǎng)絡流量分類的速度。
[Abstract]:Aiming at the problems of high computational complexity and slow training speed in the application of SVM(support vector machine algorithm to large-scale network traffic classification, a SVM method for parallel network traffic classification based on cloud computing platform is proposed.In order to improve the classification of big data set training speed.This method is based on cloud computing platform to construct multilevel SVM and map reduction model.The training data set is divided into several sub-training data sets, and the support vector set is obtained by training all the sub-training data sets in parallel, and then the traffic classification model is trained.The experimental results show that compared with the traditional SVM method, the parallel SVM network traffic classification method can effectively reduce the training time and improve the speed of large-scale network traffic classification on the premise of maintaining higher classification accuracy.
【作者單位】： 桂林電子科技大學計算機科學與工程學院;桂林電子科技大學信息與通信學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61163058) 廣西自然科學基金項目(2011GXNSFB018076)
【分類號】：TP393.06

【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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本文編號：1756927