基于K均值与决策树的P2P流量识别研究

发布时间：2018-02-07 14:14

  本文关键词： 点对点 流量识别 K均值 决策树 流量特征　出处：《计算机工程与设计》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对标签样本稀少造成的有监督学习的P2P(peer-to-peer)流量识别方法精确度不高的问题,提出了一种基于K均值与决策树的P2P流量识别模型。该模型基于K均值的半监督聚类算法对标签样本和无标签样本进行预处理,利用标签样本建立映射关系,获得无标签样本的类别信息,通过训练处理过的样本建立决策树模型。实验比较了三组不同K值对识别模型精度的影响,并对本文识别模型与决策树识别模型的识别精确度进行测试。测试结果表明,在只有少量标签样本的情况下,该模型能保持较高的识别精度。
[Abstract]:Due to the scarcity of labeled samples, the accuracy of P2Ppeer-to-peer traffic identification method with supervised learning is not high. This paper presents a P2P traffic identification model based on K-means and decision tree, which preprocesses label samples and untagged samples based on K-means semi-supervised clustering algorithm, and establishes mapping relationships with tag samples. The class information of unlabeled samples is obtained, and the decision tree model is established by the trained samples. The effects of three groups of different K values on the accuracy of the recognition model are compared. The accuracy of the recognition model and decision tree recognition model is tested. The test results show that the model can maintain high recognition accuracy with only a small number of tag samples.
【作者单位】： 河南理工大学现代教育技术中心;河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：河南省软科学研究基金项目(102400450064)
【分类号】：TP393.02

【参考文献】

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【共引文献】

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