基于本体的网络流量分类方法

发布时间：2017-10-04 03:01

  本文关键词：基于本体的网络流量分类方法

  更多相关文章： 网络流量分类 本体 机器学习 决策树 知识推理

【摘要】：为解决大规模复杂网络环境下网络流量数据多源、异构,流量信息资源缺乏一致性描述影响分类性能的问题,提出一种基于本体的网络流量分类方法。采用本体语义化描述网络流量信息资源,分层化构建网络流量本体,借助决策树算法建立分类模型,生成推理规则集,通过知识推理实现网络流量分类。实验结果表明,该方法有效可行,与SVM、BayesNet、BP神经网络分类方法相比,采用C4.5方法建立分类模型所需的训练时间明显低于其它方法,在识别准确率、泛化能力及稳定性方面表现最优。
【作者单位】： 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室;桂林电子科技大学信息与通信学院;广州军区广州总医院;
【关键词】： 网络流量分类 本体 机器学习 决策树 知识推理
【基金】：国家自然科学基金项目(61363006、61163058) 广西高校云计算与复杂系统重点实验室基金项目(14104)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 2.桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;3.广州军区广州总医院,广东广州510010)0引言高速大规模复杂网络环境下,网络流量数据呈现出多源、异构、海量的特点,现有的网络流量分类技术缺乏对流量信息(如获取环境等)的描述及知识管理,多数只是对网络流量数据进行简单的

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本文编号：968214