基于过抽样技术的P2P流量识别方法

发布时间：2017-12-27 20:24

  本文关键词：基于过抽样技术的P2P流量识别方法　出处：《电信科学》2014年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对P2P类不平衡问题提出将复杂的多类不平衡问题转化为简单的两类不平衡问题,再通过迭代SMOTE过抽样技术丰富P2P的概念表达,从而提高P2P流量的识别率。实验结果表明,该方法可以显著提高诸如Na壻ve Bayes这样的简单模型在P2P上的识别率,由此可证明该方法对于改善P2P类不平衡问题的有效性。
[Abstract]:Aiming at the class P2P imbalance problem, it is proposed to transform the complex multi class imbalance problem into a simple two kinds of imbalance problems, and then enrich the concept expression of P2P by iterative SMOTE oversampling technology, so as to improve the recognition rate of P2P traffic. The experimental results show that this method can significantly improve the simple models such as Na ve Bayes Xu such recognition in the P2P rate, which can prove the method is effective for improving the P2P class imbalance.
【作者单位】： 浙江科技学院理学院;杭州电子科技大学计算机学院;
【基金】：浙江省网络媒体云处理与分析工程技术中心开放课题(No.2012E10023-14)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言近年来,P2P技术已被广泛应用于文件共享、视频内容分发、即时通信等网络应用领域。自2004年以来,P2P流量在整个互联网流量中逐渐占据主导地位(60%以上)[1,2]。P2P流量的快速增长给网络带宽带来了巨大压力,其近乎对称的流量模式更加剧了网络的拥塞。同时,基于P2P技术的恶

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1343073