兼顾网络负载与公平的数据流抽样算法

发布时间：2017-09-14 15:32

  本文关键词：兼顾网络负载与公平的数据流抽样算法

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【摘要】：为实现大规模数据流抽样的公平性与可行性,设计一种自适应数据流公平抽样算法。根据网络负载状况,自适应地调整抽样间隔,对数据流进行分段采样,采集初始样本;根据数据流的大小,以反比例函数为抽样函数,对初始样本进行概率抽样。通过对数据流采集过程的两阶段控制,实现在资源有限的情况下,对数据流进行公平合理的抽样。仿真结果表明,相较其它抽样算法,使用该算法抽样的样本更加公平准确。
【作者单位】： 海军工程大学信息安全系;
【关键词】： 数据流 抽样 随机 自适应 公平
【基金】：国家自然科学基金项目(61170286)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言现有的数据流抽样算法[1-4],主要有传统算法和非传统算法两大类。传统算法主要有潘乔等[5]提出的基于FARI-MA模型的抽样算法,陈松等[6]提出的基于网络实时分析的自适应抽样算法,陈庶樵等[7]提出的基于包速率的可变抽样率抽样算法等。传统算法简单易实现,但对大小数据流抽

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本文编号：850825