一种基于无监督学习的社交网络流量快速识别方法

发布时间：2017-10-29 17:08

  本文关键词：一种基于无监督学习的社交网络流量快速识别方法

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【摘要】：在分析了社交网络的发展和研究现状后,结合现有的网络流量识别方法和社交网络流量特征属性,提出了一种基于KMeans聚类算法的无监督学习社交网络流量识别方法.为了提高处理的高效性、实时性,利用开源云计算平台如doop上提供的M印Reduce架构进行分布式并行处理.对比实验结果表明,提出的方法能快速、高效的识别社交网络流量,并且识别准确率有显著提高.
【作者单位】： 北京信息科技大学计算机学院;北京信息科技大学网络文化传播北京市重点实验室;
【关键词】： 社交网络 流量特征 KMeans聚类算法 MapReduce
【分类号】：TP393.07;TP18
【正文快照】： 从网络发展的角度看,互联网已经由门户时代、搜索时代进入今天的社交网络时代.据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布报告显示,社交网络应用增长迅速,截至2013年6月底,我国微博用户规模为3.31亿,较2012年底增长2216万,增长7.2%,网民中撖博使用率达到56.0%,较去年底增加了1.3个百

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本文编号：1113869