本文關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類研究

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【摘要】：傳統(tǒng)的批處理機(jī)器學(xué)習(xí)方法在面對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類問(wèn)題時(shí)存在分類器訓(xùn)練速度慢、計(jì)算復(fù)雜度高的缺陷。近年來(lái)迅速發(fā)展的在線學(xué)習(xí)方法是解決大規(guī)模問(wèn)題的有效途徑。本文針對(duì)高速骨干網(wǎng)上的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類問(wèn)題,提出了一個(gè)基于在線學(xué)習(xí)的分類框架,并應(yīng)用了8種在線學(xué)習(xí)算法。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,在分類精度相當(dāng)?shù)那闆r下,在線學(xué)習(xí)算法與支持向量機(jī)(SVM)相比空間開銷小、模型訓(xùn)練時(shí)間顯著縮短。同時(shí),為了考察網(wǎng)絡(luò)流量中樣本順序?qū)Ψ诸愋Ч挠绊?本文對(duì)比了樣本按時(shí)序處理與隨機(jī)處理兩種方式的差異,驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)流量樣本存在著時(shí)序上的相關(guān)性。
【作者單位】： 中國(guó)人民解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 在線學(xué)習(xí) 大規(guī)模 網(wǎng)絡(luò)流量分類 時(shí)序相關(guān)性 數(shù)據(jù)流 隨機(jī)優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473149)
【分類號(hào)】：TP181;TP393.06
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)流量分類是指識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的各種應(yīng)用與協(xié)議并對(duì)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分類的過(guò)程。網(wǎng)路流量分類是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)管理與安全系統(tǒng)中最基本的功能[1],在QOS服務(wù)質(zhì)量控制、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用趨勢(shì)分析、入 侵檢測(cè)等方面具有重大的作用。近年來(lái),基于網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法受到了研究

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