本文選題：流量識別 + 用戶行為��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2015年02期

【摘要】：針對當(dāng)前業(yè)務(wù)流量的分類方式過于簡略、識別結(jié)果不夠確切的問題,提出基于狀態(tài)特征的分類識別方法以精確識別流量數(shù)據(jù)中的用戶行為。定義了網(wǎng)絡(luò)通信中的用戶行為并分析其特征,通過矢量量化技術(shù)結(jié)合主題模型方法從流量序列中提取行為狀態(tài)特征,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對狀態(tài)特征建模,并按照用戶行為的分類對流量進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示按照行為分類能更加詳細(xì)地描述流量特點(diǎn)。在相同機(jī)器學(xué)習(xí)算法下,基于狀態(tài)特征的行為識別方法準(zhǔn)確度優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the classification method of traffic flow is too simple and the result of identification is not accurate, a classification and recognition method based on state feature is proposed to accurately identify the user behavior in traffic data.The user behavior in network communication is defined and its characteristics are analyzed. The behavior state feature is extracted from the traffic sequence by using vector quantization technology and topic model method. The machine learning algorithm is used to model the state feature.And according to the classification of user behavior to identify the flow.The experimental results show that the flow characteristics can be described in more detail according to the behavior classification.Under the same machine learning algorithm, the behavior recognition method based on state feature is more accurate than the traditional method.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;二炮駐石家莊軍代室;
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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4 郭U，

本文編號：1764823