高速以太网中实时相似性匹配算法的研究

发布时间：2017-07-31 08:16

  本文关键词：高速以太网中实时相似性匹配算法的研究

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【摘要】：在高速以太网中,针对用户行为的特殊性及数据流五元组的特点,提出了一种自适应相似性匹配算法(ASMA-HN)。该算法充分考虑了数据流五元组的随机性分布特点,通过一种改进的XOR-SHIFT算法将数据流分类索引,并提出了同类数据库(SD)及异类数据库(HD)的概念,基于距离测度分别设计了加权相似性比较函数,使得特征值能更精准地匹配到符合要求的数据文件,提高了整体的匹配效率。通过对校园网实际流量的现场测试,证明该算法具有较高的精准性及可适用性,且匹配时间较低,能很好地满足高速网络中相似性匹配业务的需求。
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院光纤与光接入网重点实验室;
【关键词】： 高速以太网 自适应相似性匹配算法 流五元组 距离测度 加权相似性比较函数
【基金】：国家“863”计划重点资助项目(2009AA012201) 上海市科委重大科技攻关资助项目(08dz501600)
【分类号】：TP393.1
【正文快照】： 0引言目前,相似性匹配算法[1]在机器学习及大数据领域越来越受到人们的关注,它主要应用于临近副本检测、文本数据检索、协同过滤及高速缓存等方面。匹配算法性能的优劣是关系到能否对高速网络中的数据流进行准确检测的关键。相似性匹配的目的就是在数据库中构建数据元素的距

【共引文献】

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本文编号：598190