| 基于子空间聚类算法的流量分类方法研究 |
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| 引用本文： | 许学研,王苏南,吴春明. 基于子空间聚类算法的流量分类方法研究[J]. 计算机科学, 2014, 41(Z2) |
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| 作者姓名： | 许学研 王苏南 吴春明 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027
2. 浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310027;深圳职业技术学院电子与通信工程学院 深圳518005 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)资金项目，国家自然科学基金项目，浙江省重点科技创新团队 |
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| 摘 要： | 目前网络流量业务类型具有不断变化和业务特征不断更新两大特点,但是,现有的流量分类器由于存在业务特征库更新代价大、误判率高等缺点,而无法满足正常的业务分类需求。因此需要设计一种子空间聚类算法来实现业务分类精细化,保障分类精确率、召回率以及效率等特性。实验验证表明,子空间聚类算法的业务分类精细化程度高,分类精确率平均超过95%,训练数据需求量低,并且这类方法对于改进DPI分类器对网络环境的适应能力有重大意义。
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| 关 键 词： | 深度包检测 机器学习 流量分类 子空间聚类 |
Network Traffic Classification Method Research Based on Subspace Clustering Algorithm |
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| XU Xue-yan,WANG Su-nan,WU Chun-ming. Network Traffic Classification Method Research Based on Subspace Clustering Algorithm[J]. Computer Science, 2014, 41(Z2) |
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| Authors: | XU Xue-yan WANG Su-nan WU Chun-ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Deep packet inspection Machine learing Traffic classification Subspace clustering |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
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