本文選題：報(bào)文分類 + 規(guī)則集劃分　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年09期

【摘要】：為克服決策樹算法處理高速網(wǎng)絡(luò)、大容量規(guī)則集下的報(bào)文分類問題時(shí)內(nèi)存使用量大的弊端,提出一種基于規(guī)則集劃分的多決策樹報(bào)文分類算法。在保證規(guī)則子集數(shù)量可控的前提下,采用啟發(fā)式算法將規(guī)則集劃分為有限個(gè)規(guī)則子集,最大限度分離交疊規(guī)則;提出兩級級聯(lián)決策樹結(jié)構(gòu),降低決策樹深度以減少規(guī)則查找時(shí)間。理論分析表明,該算法空間復(fù)雜度較傳統(tǒng)單決策樹算法大幅降低。仿真結(jié)果表明,該算法的內(nèi)存使用量比目前空間性能最好的EffiCuts算法減少了30%,且維度可擴(kuò)展性更好。
[Abstract]:In order to overcome the problem that decision tree algorithm can deal with the problem of high speed network and large amount of memory used in packet classification under large capacity rule sets, a multi-decision tree packet classification algorithm based on rule set partitioning is proposed. On the premise that the number of rule subsets is controlled, a heuristic algorithm is used to divide the rule set into finite rule subsets, and the overlapping rules are separated to the maximum extent, and a two-level cascaded decision tree structure is proposed. Reduce decision tree depth to reduce rule lookup time. Theoretical analysis shows that the space complexity of the algorithm is much lower than that of the traditional single decision tree algorithm. Simulation results show that the memory usage of the proposed algorithm is 30% less than that of the current EffiCuts algorithm, which has the best spatial performance, and the dimension is more extensible.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2011AA01A103) 國家973計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB315901,2012CB315906) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2011BAH19B01)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

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本文編號：1793722