【摘要】：針對(duì)目前常用于P2P流量識(shí)別的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法普遍存在時(shí)間代價(jià)較高的現(xiàn)狀,提出采用時(shí)間代價(jià)為標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)四分之一的雙支持向量機(jī)來(lái)構(gòu)建分類器,并采用K均值集成方法快速生成有標(biāo)簽樣本集,組合有標(biāo)簽樣本集構(gòu)成雙支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本,最后利用構(gòu)建好的雙支持向量機(jī)分類模型進(jìn)行P2P流量的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用基于K均值集成結(jié)合雙支持向量機(jī)的方法在P2P流量識(shí)別的時(shí)間代價(jià)、準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性方面要遠(yuǎn)優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)。
[Abstract]:In view of the high time cost of supervised machine learning methods which are often used in P2P traffic identification at present, a new classifier based on dual support vector machine (DSVM), which uses time cost as standard support vector machine (1/4), is proposed. The K-means ensemble method is used to quickly generate the labeled sample set, and the labeled sample set is combined to form the training sample of the double support vector machine. Finally, the constructed classification model of the double support vector machine is used to identify the P2P traffic. The experimental results show that the time cost, accuracy and stability of P2P traffic identification based on K-means integration combined with dual support vector machine are much better than that of standard support vector machine.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;中國(guó)傳媒大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61103199) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4112052)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 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3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(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1條

1 孔怡青;半監(jiān)督學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研究[D];江南大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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2 彭培棟;局域網(wǎng)綜合管理研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：2280603