| 一种基于流数约减的非线性公平采样算法 |
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| 引用本文： | 李海莉,史梦琳,张震,宫阳阳,郭威,王雨. 一种基于流数约减的非线性公平采样算法[J]. 计算机应用研究, 2015, 32(6) |
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| 作者姓名： | 李海莉 史梦琳 张震 宫阳阳 郭威 王雨 |
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| 作者单位： | 1. 国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州,450002
2. 郑州电力高等专科学校,郑州,450000 |
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| 基金项目： | 国家“863”计划资助项目 |
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| 摘 要： | 针对现有采样算法存在可扩展性和公平性差的问题,提出一种基于流数约减的非线性公平采样算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN).AFS-RFN算法首先采用均匀抽样的方法对要统计流数进行约减,获得样本流集合;然后,对属于样本流集合的分组采用非线性的方法进行公平采样,实现控制统计流数目的同时保证统计流信息的准确性.仿真表明,与ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低了存储开销,同时,将算法的公平性提高了60％.算法具有良好的可扩展性和公平性.
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| 关 键 词： | 流量测量 均匀抽样 非线性 公平抽样 |
Adaptive fair sampling based on reducing flow numbers |
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| Li Haili,Shi Menglin,Zhang Zhen,Gong Yangyang,Guo Wei,Wang Yu. Adaptive fair sampling based on reducing flow numbers[J]. Application Research of Computers, 2015, 32(6) |
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| Authors: | Li Haili Shi Menglin Zhang Zhen Gong Yangyang Guo Wei Wang Yu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | traffic measurement uniform sampling non-linear fair sampling |
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