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一種基于用戶行為狀態(tài)特征的流量識別方法

發(fā)布時間:2018-04-17 18:47

  本文選題:流量識別 + 用戶行為; 參考:《計算機應用研究》2015年02期


【摘要】:針對當前業(yè)務流量的分類方式過于簡略、識別結果不夠確切的問題,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)絡通信中的用戶行為并分析其特征,通過矢量量化技術結合主題模型方法從流量序列中提取行為狀態(tài)特征,利用機器學習算法對狀態(tài)特征建模,并按照用戶行為的分類對流量進行識別。實驗結果顯示按照行為分類能更加詳細地描述流量特點。在相同機器學習算法下,基于狀態(tài)特征的行為識別方法準確度優(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】: 電子工程學院;二炮駐石家莊軍代室;
【分類號】:TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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4 郭U,

本文編號:1764823


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