基于规则集划分的多决策树报文分类算法

发布时间：2018-04-23 21:38

  本文选题：报文分类 + 规则集划分　； 参考：《计算机应用》2013年09期

【摘要】：为克服决策树算法处理高速网络、大容量规则集下的报文分类问题时内存使用量大的弊端,提出一种基于规则集划分的多决策树报文分类算法。在保证规则子集数量可控的前提下,采用启发式算法将规则集划分为有限个规则子集,最大限度分离交叠规则;提出两级级联决策树结构,降低决策树深度以减少规则查找时间。理论分析表明,该算法空间复杂度较传统单决策树算法大幅降低。仿真结果表明,该算法的内存使用量比目前空间性能最好的EffiCuts算法减少了30%,且维度可扩展性更好。
[Abstract]:In order to overcome the problem that decision tree algorithm can deal with the problem of high speed network and large amount of memory used in packet classification under large capacity rule sets, a multi-decision tree packet classification algorithm based on rule set partitioning is proposed. On the premise that the number of rule subsets is controlled, a heuristic algorithm is used to divide the rule set into finite rule subsets, and the overlapping rules are separated to the maximum extent, and a two-level cascaded decision tree structure is proposed. Reduce decision tree depth to reduce rule lookup time. Theoretical analysis shows that the space complexity of the algorithm is much lower than that of the traditional single decision tree algorithm. Simulation results show that the memory usage of the proposed algorithm is 30% less than that of the current EffiCuts algorithm, which has the best spatial performance, and the dimension is more extensible.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家863计划项目(2011AA01A103) 国家973计划项目(2012CB315901,2012CB315906) 国家科技支撑计划项目(2011BAH19B01)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1793722