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)的批處理機器學(xué)習(xí)方法在面對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類問題時存在分類器訓(xùn)練速度慢、計算復(fù)雜度高的缺陷。近年來迅速發(fā)展的在線學(xué)習(xí)方法是解決大規(guī)模問題的有效途徑。本文針對高速骨干網(wǎng)上的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量分類問題,提出了一個基于在線學(xué)習(xí)的分類框架,并應(yīng)用了8種在線學(xué)習(xí)算法。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,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(SVM)相比空間開銷小、模型訓(xùn)練時間顯著縮短。同時,為了考察網(wǎng)絡(luò)流量中樣本順序?qū)Ψ诸愋Ч挠绊?本文對比了樣本按時序處理與隨機處理兩種方式的差異,驗證了網(wǎng)絡(luò)流量樣本存在著時序上的相關(guān)性。
【作者單位】： 中國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 時序相關(guān)性 數(shù)據(jù)流 隨機優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61473149)
【分類號】：TP181;TP393.06
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)流量分類是指識別網(wǎng)絡(luò)中的各種應(yīng)用與協(xié)議并對相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量進行分類的過程。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)用趨勢分析、入 侵檢測等方面具有重大的作用。近年來,基于網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計特征的機器學(xué)習(xí)分類方法受到了研究

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