【摘要】：準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)流量分類是一系列網(wǎng)絡(luò)管理活動(dòng)的重要基礎(chǔ)。近年來,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的原理處理流量分類問題成為網(wǎng)絡(luò)測(cè)量領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其中樸素貝葉斯方法因分類速度快,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用,但隨著網(wǎng)絡(luò)流量的變化和網(wǎng)絡(luò)類別的增加,該方法的分類準(zhǔn)確性和魯棒性隨著時(shí)間增長(zhǎng)而逐漸降低,引入了一種新的流量分類模型更新方法,通過對(duì)模型的更新訓(xùn)練提升其分類性能,并保證模型應(yīng)用的穩(wěn)定性。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都表明:該方法能夠使流量分類模型隨著時(shí)間的增長(zhǎng)而保持良好的總體性能,且不易受報(bào)文抽樣的影響,能為其他諸多網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)提供相應(yīng)的支持。
[Abstract]:Accurate classification of network traffic is an important basis for a series of network management activities. In recent years, using the principle of machine learning to deal with traffic classification has become a hot topic in the field of network measurement, in which naive Bayesian method has been widely used because of its advantages such as fast classification speed, simple implementation, and so on. However, with the change of network traffic and the increase of network classification, the classification accuracy and robustness of this method decreases gradually with the increase of time. A new traffic classification model update method is introduced. The classification performance is improved by updating and training the model, and the stability of the model application is guaranteed. Theoretical analysis and experimental results show that the traffic classification model can maintain a good overall performance with the increase of time, and it is not easily affected by packet sampling. It can provide corresponding support for many other network activities.
【作者單位】： 周口師范學(xué)院實(shí)驗(yàn)室與設(shè)備管理處;周口師范學(xué)院網(wǎng)絡(luò)管理中心;周口師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家973計(jì)劃(2009CB320505) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2008BAH37B04)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 林雅鳴;運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)李娜單打技戰(zhàn)術(shù)特征分析[D];北京體育大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 梁銳;網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別模型的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2457984