基于非均匀切割的HiCuts分类算法

发布时间：2018-03-05 16:32

  本文选题：包分类　切入点：智能层次分割算法　出处：《计算机应用》2013年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：数据包分类技术广泛应用于许多网络服务当中,HiCuts算法是多维包分类中最具有代表性的数据包分类算法。但由于规则集分布不均匀,通过简单地随机等分某个域很难将规则划分到不同的节点去,从而导致决策树树深度急剧增加,使算法查找的时间效率和空间效率大大降低。通过大量统计分析发现,规则集中的规则域并非均匀分布在其取值范围内,为此,在HiCuts算法的基础上提出了一种利用非均匀切割技术的N-HiCuts算法来构建决策树。算法对于分布不均匀的域依据统计规则进行非均匀切割,对规则集中分布均匀的某些域采用等分函数来进行切割,从而提高每次对规则集进行切割的效率。实验证明,该算法的整体性能得到较大的提高。
[Abstract]:Packet classification technology is widely used in many network services. HiCuts algorithm is the most representative packet classification algorithm in multidimensional packet classification. It is difficult to divide the rules into different nodes by simply dividing a domain randomly, which leads to a sharp increase in the depth of the decision tree tree and greatly reduces the time and space efficiency of the algorithm. Through a large number of statistical analysis, it is found that, The rule field of a rule set is not uniformly distributed within its value range. For this reason, Based on the HiCuts algorithm, an N-HiCuts algorithm based on non-uniform cutting technique is proposed to construct the decision tree. In order to improve the efficiency of cutting the rule set, we use the equal partition function to cut some fields with uniform distribution of the rule set. The experiment shows that the overall performance of the algorithm is greatly improved.
【作者单位】： 电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家973计划项目(G1999032707) 国家863计划项目(2008AA01A303) 国家科技支撑计划项目(2008BAH37B03)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1571039