一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法

发布时间：2018-09-08 17:40

【摘要】：关于网络通信流量性能控制问题,针对大量不相关和冗余特征制约网络流量分类性能提高的问题,提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法。在半监督学习的基础上,采用成对约束和无标记样本相结合的特征评价方法快速去除不相关特征,并通过利用互信息的特征相关性过滤剩余特征中的冗余特征,使有监督信息和无监督信息在网络流量的特征选择过程中以不同的方式发挥作用。实验结果表明,与传统的网络流量特征选择方法相比,改进方法能以更少的特征获得更好的网络流量分类性能。
[Abstract]:To solve the problem of network traffic performance control, a semi-supervised network traffic feature selection method with mixed constraints is proposed. Based on semi-supervised learning, a feature evaluation method combining pairwise constraints and unlabeled samples is adopted to quickly solve the problem of a large number of unrelated and redundant features restricting the performance of network traffic classification. In addition to the uncorrelated features, the redundant features in the remaining features are filtered by the feature correlation of mutual information, which makes the supervised and unsupervised information play different roles in the process of network traffic feature selection. The feature obtains better network traffic classification performance.
【作者单位】： 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院;桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学CSIP广西分中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61163058),(61172053) 广西自然科学基金项目(2011GXNSFB018076)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2231226