基于近邻传播学习的半监督流量分类方法

发布时间：2018-05-27 19:11

  本文选题：流量分类 + 半监督学习　； 参考：《自动化学报》2013年07期

【摘要】：准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷,提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入"近邻传播聚类"机制构建分类模型,使得分类器实现过程简单、运行高效.应用"半监督学习"的思想,抽象出少量已标记样本流约束和流形空间先验信息,定义了"流形相似度"的距离测度,既降低了标记流量样本的复杂度,又提高了流量分类器的性能.理论分析和实验结果表明:算法具有较高的分类准确性和较好的凝聚性.
[Abstract]:Accurate traffic classification is the basis of network management, security detection and application trend analysis. A semi-supervised traffic classification method based on nearest neighbor propagation learning is proposed to overcome the defects of fully supervised and unsupervised classification. By introducing the mechanism of "nearest neighbor propagation clustering" to construct the classification model, the implementation process of classifier is simple and efficient. Based on the idea of "semi-supervised learning", a small number of labeled sample flow constraints and a priori information in manifold space are abstracted, and the distance measure of "manifold similarity" is defined, which reduces the complexity of labeled traffic samples. The performance of flow classifier is improved. Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm has higher classification accuracy and better cohesion.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB312901,2012CB312905) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA01A103)资助~~
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

相关期刊论文 前5条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1943418