一种基于用户行为状态特征的流量识别方法
本文选题:流量识别 + 用户行为 ; 参考:《计算机应用研究》2015年02期
【摘要】:针对当前业务流量的分类方式过于简略、识别结果不够确切的问题,提出基于状态特征的分类识别方法以精确识别流量数据中的用户行为。定义了网络通信中的用户行为并分析其特征,通过矢量量化技术结合主题模型方法从流量序列中提取行为状态特征,利用机器学习算法对状态特征建模,并按照用户行为的分类对流量进行识别。实验结果显示按照行为分类能更加详细地描述流量特点。在相同机器学习算法下,基于状态特征的行为识别方法准确度优于传统方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the classification method of traffic flow is too simple and the result of identification is not accurate, a classification and recognition method based on state feature is proposed to accurately identify the user behavior in traffic data.The user behavior in network communication is defined and its characteristics are analyzed. The behavior state feature is extracted from the traffic sequence by using vector quantization technology and topic model method. The machine learning algorithm is used to model the state feature.And according to the classification of user behavior to identify the flow.The experimental results show that the flow characteristics can be described in more detail according to the behavior classification.Under the same machine learning algorithm, the behavior recognition method based on state feature is more accurate than the traditional method.
【作者单位】: 电子工程学院;二炮驻石家庄军代室;
【分类号】:TP393.06
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